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改进YOLOv7的高效煤矿烟火检测算法
1
作者
刘春霞
张凯强
+2 位作者
潘理虎
龚大立
谢斌红
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第6期1832-1840,共9页
为解决煤矿烟火检测中速度缓慢和图像背景干扰问题,提出一种基于YOLOv7改进的检测算法。通过设计SlimNeck结构重构颈部网络实现模型轻量化;采用WIoUv3减轻低质量训练集的影响;在ELAN结构融入EMA模块,减少信息转换过程中的损失;引入具备...
为解决煤矿烟火检测中速度缓慢和图像背景干扰问题,提出一种基于YOLOv7改进的检测算法。通过设计SlimNeck结构重构颈部网络实现模型轻量化;采用WIoUv3减轻低质量训练集的影响;在ELAN结构融入EMA模块,减少信息转换过程中的损失;引入具备多种感知能力的动态检测头提升模型表现力。实验结果表明,改进后的模型mAP提升了3.2%,同时模型的参数量和计算量分别减少了0.59 MB和2.2 G。检测速度达到了18.1 ms,保证了高精度,满足实时监测的需求。
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关键词
目标检测
空间语义信息转换
注意力机制
边界框回归函数
动态检测头
煤矿烟火
轻量化网络
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职称材料
题名
改进YOLOv7的高效煤矿烟火检测算法
1
作者
刘春霞
张凯强
潘理虎
龚大立
谢斌红
机构
太原科技大学计算机科学与技术学院
精英数智科技股份有限公司软件开发部
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第6期1832-1840,共9页
基金
山西省应用基础研究面上基金项目(202203021221145、202203021221153)
山西省研究生联合培养示范基地基金项目(2022JD11)。
文摘
为解决煤矿烟火检测中速度缓慢和图像背景干扰问题,提出一种基于YOLOv7改进的检测算法。通过设计SlimNeck结构重构颈部网络实现模型轻量化;采用WIoUv3减轻低质量训练集的影响;在ELAN结构融入EMA模块,减少信息转换过程中的损失;引入具备多种感知能力的动态检测头提升模型表现力。实验结果表明,改进后的模型mAP提升了3.2%,同时模型的参数量和计算量分别减少了0.59 MB和2.2 G。检测速度达到了18.1 ms,保证了高精度,满足实时监测的需求。
关键词
目标检测
空间语义信息转换
注意力机制
边界框回归函数
动态检测头
煤矿烟火
轻量化网络
Keywords
object detection
spatial semantic information transformation
attention mechanism
bounding box regression function
dynamic detection head
coal mine and fireworks
lightweight network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
改进YOLOv7的高效煤矿烟火检测算法
刘春霞
张凯强
潘理虎
龚大立
谢斌红
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
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