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电子测量技术
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孙圣和

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电子测量技术/Journal Electronic Measurement Technology北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊坚定不移地确保社会效益功能的发挥，刊登新技术、工艺、设计、设备材料为主要内容，推广交流步进技术、科研成果和实践经验及时传播新成就、新技术、新器材的信息，以利于社会主义生产建设。
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    基于改进YOLOv8的低照度煤矿传送带异物识别算法

    郭志聪张雷
    188-196页
    查看更多>>摘要：针对现有煤矿传送带异物检测模型在低光照环境下出现性能不佳,对细长异物和小目标异物存在误检、漏检情况,且模型体积较大,难以在边缘设备部署等问题,提出一种基于改进YOLOv8的低照度煤矿传送带异物检测算法.首先,采用图像增强的方法对低照度图像进行预处理,来增强煤矿传送带异物的有效特征信息;其次,在模型主干网络中引入动态蛇形卷积动态调整卷积核形状,以提升模型对细长异物的关注;此外,使用slim-neck设计范式对颈部网络进行改造,在保证学习能力的同时,大幅减少模型的参数.最后,采用Inner-CIoU损失函数替换CIoU损失函数,加快模型收敛速度,提高模型对细长异物和小目标异物的检测性能.实验结果表明,相较于基准模型,改进后的算法平均检测精度提高了1.6%,模型大小降低了29.7%,检测速度FPS提高了59%,验证了其有效性.在与其他先进模型的对比中,证明了本文算法在复杂环境下仍具有较强的识别能力.

    煤矿传送带异物识别YOLOv8轻量化损失函数

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