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基于YOLOv8算法的露天煤矿大型工程车辆识别与闯入安全预警
1
作者
孙国思
马鹏飞
+2 位作者
王威淳
郜普浩
朱健伟
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第S01期191-198,共8页
为了保障矿工安全、保护设备及提高生产效率,提出基于多传感器信息融合的露天煤矿大型工程车辆识别与闯入预警技术。首先,在整体技术架构和实现方法设计的基础上,提出基于YOLOv8的工程车辆识别与检测方法;然后,在露天煤矿现场搭建检测...
为了保障矿工安全、保护设备及提高生产效率,提出基于多传感器信息融合的露天煤矿大型工程车辆识别与闯入预警技术。首先,在整体技术架构和实现方法设计的基础上,提出基于YOLOv8的工程车辆识别与检测方法;然后,在露天煤矿现场搭建检测软硬件平台,通过现场拍摄、网络搜集共计6300张样本数据集,测试基于YOLOv8的工程车辆识别与检测方法的识别精度。结果表明:文中所提出的基于YOLOv8工程车辆检测模型,可以快速准确地识别露天煤矿作业现场内出现的多个车辆目标,检测准确率在0.85以上,漏检率较低,而且,能够识别不完整的车辆图像。提出的工程车辆识别与闯入预警系统,可为工作中的设备提供来车识别与预警提示,有助于预防安全事故的发生。
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关键词
YOLOv8
露天煤矿
大型工程车辆
目标识别
闯入安全预警
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题名
基于YOLOv8算法的露天煤矿大型工程车辆识别与闯入安全预警
1
作者
孙国思
马鹏飞
王威淳
郜普浩
朱健伟
机构
国家能源集团宝日希勒能源有限公司露天煤矿
出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第S01期191-198,共8页
文摘
为了保障矿工安全、保护设备及提高生产效率,提出基于多传感器信息融合的露天煤矿大型工程车辆识别与闯入预警技术。首先,在整体技术架构和实现方法设计的基础上,提出基于YOLOv8的工程车辆识别与检测方法;然后,在露天煤矿现场搭建检测软硬件平台,通过现场拍摄、网络搜集共计6300张样本数据集,测试基于YOLOv8的工程车辆识别与检测方法的识别精度。结果表明:文中所提出的基于YOLOv8工程车辆检测模型,可以快速准确地识别露天煤矿作业现场内出现的多个车辆目标,检测准确率在0.85以上,漏检率较低,而且,能够识别不完整的车辆图像。提出的工程车辆识别与闯入预警系统,可为工作中的设备提供来车识别与预警提示,有助于预防安全事故的发生。
关键词
YOLOv8
露天煤矿
大型工程车辆
目标识别
闯入安全预警
Keywords
YOLOv8
opencast coal mine
large-scale engineering vehicle
target identification
intrusion early warning
分类号
TD824 [矿业工程—煤矿开采]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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1
基于YOLOv8算法的露天煤矿大型工程车辆识别与闯入安全预警
孙国思
马鹏飞
王威淳
郜普浩
朱健伟
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
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