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基于改进YOLOv8n的矿用提升钢丝绳表面损伤图像识别
1
作者
毛清华
杨帆
+4 位作者
王超
仝旭耀
童军伟
张旭辉
薛旭升
《工矿自动化》
北大核心
2025年第4期100-106,152,共8页
针对矿用提升钢丝绳表面油污覆盖引发背景干扰、绳股间隙较大导致特征混淆及小目标损伤识别难度大等问题,提出了一种基于改进YOLOv8n的矿用提升钢丝绳表面损伤图像识别方法。在YOLOv8n主干网络中引入多尺度注意力模块(MSAM),通过增强损...
针对矿用提升钢丝绳表面油污覆盖引发背景干扰、绳股间隙较大导致特征混淆及小目标损伤识别难度大等问题,提出了一种基于改进YOLOv8n的矿用提升钢丝绳表面损伤图像识别方法。在YOLOv8n主干网络中引入多尺度注意力模块(MSAM),通过增强损伤特征与油污背景的空间特征区分能力,提升模型抗干扰能力;将YOLOv8n原有的3个检测头替换为4个轻量化小目标检测头,强化对小目标损伤的识别能力;采用深度可分离卷积(DSConv)替代标准卷积,减少了计算量,提高了识别速度。实验结果表明:改进YOLOv8n模型的平均精度均值(mAP)、识别精度和推理速度分别达92.6%,89.7%和43.5帧/s,相比YOLOv8n模型分别提高了3.1%,4.9%,34.7%;与Faster-RCNN,YOLOv5s,YOLOv8n,YOLOv10m,TWRD-Net,YOLOv5-TPH等主流模型相比,改进YOLOv8n模型对小目标损伤识别精度最高,同时保证了较高的实时性;在煤矿现场油污覆盖、绳股间隙较大的复杂场景中,改进YOLOv8n模型未出现漏检情况,且误检情况较少,平均识别准确率达90%。
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关键词
矿用提升钢丝绳
损伤图像识别
YOLOv8n
多尺度注意力模块
小目标检测
深度可分离卷积
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职称材料
题名
基于改进YOLOv8n的矿用提升钢丝绳表面损伤图像识别
1
作者
毛清华
杨帆
王超
仝旭耀
童军伟
张旭辉
薛旭升
机构
西安科技大学机械工程学院
陕西省矿山机电装备智能检测与控制重点实验室
陕西能源赵石畔矿业运营有限责任公司
出处
《工矿自动化》
北大核心
2025年第4期100-106,152,共8页
基金
陕西省科技创新团队项目(2018TD–032)
陕西高校青年创新团队项目(2022TD-043)。
文摘
针对矿用提升钢丝绳表面油污覆盖引发背景干扰、绳股间隙较大导致特征混淆及小目标损伤识别难度大等问题,提出了一种基于改进YOLOv8n的矿用提升钢丝绳表面损伤图像识别方法。在YOLOv8n主干网络中引入多尺度注意力模块(MSAM),通过增强损伤特征与油污背景的空间特征区分能力,提升模型抗干扰能力;将YOLOv8n原有的3个检测头替换为4个轻量化小目标检测头,强化对小目标损伤的识别能力;采用深度可分离卷积(DSConv)替代标准卷积,减少了计算量,提高了识别速度。实验结果表明:改进YOLOv8n模型的平均精度均值(mAP)、识别精度和推理速度分别达92.6%,89.7%和43.5帧/s,相比YOLOv8n模型分别提高了3.1%,4.9%,34.7%;与Faster-RCNN,YOLOv5s,YOLOv8n,YOLOv10m,TWRD-Net,YOLOv5-TPH等主流模型相比,改进YOLOv8n模型对小目标损伤识别精度最高,同时保证了较高的实时性;在煤矿现场油污覆盖、绳股间隙较大的复杂场景中,改进YOLOv8n模型未出现漏检情况,且误检情况较少,平均识别准确率达90%。
关键词
矿用提升钢丝绳
损伤图像识别
YOLOv8n
多尺度注意力模块
小目标检测
深度可分离卷积
Keywords
mine hoisting steel wire rope
damage image recognition
YOLOv8n
multi-scale attention module
small target detection
depthwise separable convolution
分类号
TD532 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进YOLOv8n的矿用提升钢丝绳表面损伤图像识别
毛清华
杨帆
王超
仝旭耀
童军伟
张旭辉
薛旭升
《工矿自动化》
北大核心
2025
0
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