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基于改进YOLOv8模型的井下人员入侵带式输送机危险区域智能识别
1
作者
毛清华
苏毅楠
+3 位作者
贺高峰
翟姣
王荣泉
尚新芒
《工矿自动化》
北大核心
2025年第1期11-20,103,共11页
针对煤矿带式输送机场景存在尘雾干扰严重、背景环境复杂、人员尺度多变且易遮挡等因素导致人员入侵危险区域识别准确率不高等问题,提出一种基于改进YOLOv8模型的井下人员入侵带式输送机危险区域智能识别系统。改进YOLOv8模型通过替换...
针对煤矿带式输送机场景存在尘雾干扰严重、背景环境复杂、人员尺度多变且易遮挡等因素导致人员入侵危险区域识别准确率不高等问题,提出一种基于改进YOLOv8模型的井下人员入侵带式输送机危险区域智能识别系统。改进YOLOv8模型通过替换主干网络C2f模块为C2fER模块,加强模型的细节特征提取能力,提升模型对小目标人员的识别性能;通过在颈部网络引入特征强化加权双向特征金字塔网络(FE-BiFPN)结构,提高模型的特征融合能力,从而提升模型对多尺度人员目标的识别效果;通过引入分离增强注意力模块(SEAM)增强模型在复杂背景下对局部特征的关注度,提升模型对遮挡目标人员的识别能力;通过引入WIoU损失函数增强训练效果,提升模型识别准确率。消融实验结果表明:改进YOLOv8模型的准确率较基线模型YOLOv8s提升2.3%,mAP@0.5提升3.4%,识别速度为104帧/s。人员识别实验结果表明:与YOLOv10m,YOLOv8s-CA、YOLOv8s-SPDConv和YOLO8n模型相比,改进YOLOv8模型对小目标、多尺度目标、遮挡目标的识别效果均更佳,识别准确率为90.2%,mAP@0.5为87.2%。人员入侵危险区域实验结果表明:井下人员入侵带式输送机危险区域智能识别系统判别人员入侵危险区域的平均准确率为93.25%,满足识别需求。
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关键词
煤矿带式输送机
人员入侵危险区域
YOLOv8模型
遮挡目标检测
小目标检测
多尺度融合
C2fER模块
特征强化加权双向特征金字塔网络结构
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职称材料
基于特征优化与深层次融合的目标检测算法
被引量：
5
2
作者
谢誉
包梓群
+3 位作者
张娜
吴彪
涂小妹
包晓安
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第12期2403-2415,共13页
针对单阶段多边框检测算法(SSD)存在对小目标检测误差较大的问题,提出基于特征优化与深层次融合的目标检测算法,通过空间通道特征增强(SCFE)模块和深层次特征金字塔网络(DFPN)改进SSD.SCFE模块基于局部空间特征增强和全局通道特征增强...
针对单阶段多边框检测算法(SSD)存在对小目标检测误差较大的问题,提出基于特征优化与深层次融合的目标检测算法,通过空间通道特征增强(SCFE)模块和深层次特征金字塔网络(DFPN)改进SSD.SCFE模块基于局部空间特征增强和全局通道特征增强机制优化特征层,注重特征层的细节信息;DFPN基于残差空间通道增强模块改进特征金字塔网络,使不同尺度特征层进行深层次特征融合,提升目标检测精度.在训练阶段添加样本加权训练策略,使网络注重训练定位良好的样本和置信度高的样本.实验结果表明,在PASCAL VOC数据集上,所提算法在保证速度的同时检测精度由SSD的77.2%提升至79.7%;在COCO数据集上,所提算法的检测精度由SSD的25.6%提升至30.1%,对小目标的检测精度由SSD的6.8%提升至13.3%.
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关键词
目标检测
深层次特征金字塔网络(DFPN)
空间通道特征增强(SCFE)
样本加权训练
单阶段多边框检测算法(SSD)
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职称材料
题名
基于改进YOLOv8模型的井下人员入侵带式输送机危险区域智能识别
1
作者
毛清华
苏毅楠
贺高峰
翟姣
王荣泉
尚新芒
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
陕西小保当矿业有限公司
西安重装韩城煤矿机械有限公司
出处
《工矿自动化》
北大核心
2025年第1期11-20,103,共11页
基金
陕西省教育厅青年创新团队科研计划项目(23JP094)
陕西省秦创原“科学家+工程师”队伍建设项目(2023KXJ-238)
陕西省科技厅重点研发计划项目(2024CY2-GJHX-25)。
文摘
针对煤矿带式输送机场景存在尘雾干扰严重、背景环境复杂、人员尺度多变且易遮挡等因素导致人员入侵危险区域识别准确率不高等问题,提出一种基于改进YOLOv8模型的井下人员入侵带式输送机危险区域智能识别系统。改进YOLOv8模型通过替换主干网络C2f模块为C2fER模块,加强模型的细节特征提取能力,提升模型对小目标人员的识别性能;通过在颈部网络引入特征强化加权双向特征金字塔网络(FE-BiFPN)结构,提高模型的特征融合能力,从而提升模型对多尺度人员目标的识别效果;通过引入分离增强注意力模块(SEAM)增强模型在复杂背景下对局部特征的关注度,提升模型对遮挡目标人员的识别能力;通过引入WIoU损失函数增强训练效果,提升模型识别准确率。消融实验结果表明:改进YOLOv8模型的准确率较基线模型YOLOv8s提升2.3%,mAP@0.5提升3.4%,识别速度为104帧/s。人员识别实验结果表明:与YOLOv10m,YOLOv8s-CA、YOLOv8s-SPDConv和YOLO8n模型相比,改进YOLOv8模型对小目标、多尺度目标、遮挡目标的识别效果均更佳,识别准确率为90.2%,mAP@0.5为87.2%。人员入侵危险区域实验结果表明:井下人员入侵带式输送机危险区域智能识别系统判别人员入侵危险区域的平均准确率为93.25%,满足识别需求。
关键词
煤矿带式输送机
人员入侵危险区域
YOLOv8模型
遮挡目标检测
小目标检测
多尺度融合
C2fER模块
特征强化加权双向特征金字塔网络结构
Keywords
coal mine belt conveyor
personnel intrusion into hazardous areas
YOLOv8 model
occluded target detection
small target detection
multi-scale fusion
C2fER module
feature
enhancement
weighted
bi-directional
feature
pyramid
network
(
fe-bifpn
)
分类号
TD528 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
基于特征优化与深层次融合的目标检测算法
被引量：
5
2
作者
谢誉
包梓群
张娜
吴彪
涂小妹
包晓安
机构
浙江理工大学计算机科学与技术学院
浙江理工大学理学院
浙江广厦建设职业技术大学建筑工程学院
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第12期2403-2415,共13页
基金
浙江省重点研发计划项目(2020C03094)
浙江省教育厅一般科研项目(Y202147659)
+2 种基金
浙江省教育厅项目(Y202250706,Y202250677)
国家自然科学基金资助项目(6207050141)
浙江省基础公益研究计划项目(QY19E050003)。
文摘
针对单阶段多边框检测算法(SSD)存在对小目标检测误差较大的问题,提出基于特征优化与深层次融合的目标检测算法,通过空间通道特征增强(SCFE)模块和深层次特征金字塔网络(DFPN)改进SSD.SCFE模块基于局部空间特征增强和全局通道特征增强机制优化特征层,注重特征层的细节信息;DFPN基于残差空间通道增强模块改进特征金字塔网络,使不同尺度特征层进行深层次特征融合,提升目标检测精度.在训练阶段添加样本加权训练策略,使网络注重训练定位良好的样本和置信度高的样本.实验结果表明,在PASCAL VOC数据集上,所提算法在保证速度的同时检测精度由SSD的77.2%提升至79.7%;在COCO数据集上,所提算法的检测精度由SSD的25.6%提升至30.1%,对小目标的检测精度由SSD的6.8%提升至13.3%.
关键词
目标检测
深层次特征金字塔网络(DFPN)
空间通道特征增强(SCFE)
样本加权训练
单阶段多边框检测算法(SSD)
Keywords
object detection
deep
feature
pyramid
network
(DFPN)
spatial and channel
feature
enhancement
(SCFE)
sample
weighted
training
single-stage multi-box detector algorithm(SSD)
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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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YOLOv8模型的井下人员入侵带式输送机危险区域智能识别
毛清华
苏毅楠
贺高峰
翟姣
王荣泉
尚新芒
《工矿自动化》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于特征优化与深层次融合的目标检测算法
谢誉
包梓群
张娜
吴彪
涂小妹
包晓安
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
5
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职称材料
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