在特定工业环境中产生的粉尘不仅对设备的运行和维护构成损坏,更对工人的健康和环境产生威胁,因此,对粉尘进行实时有效的检测并及时采取相应的措施具有重要意义.文章基于YOLOv8 目标检测基础模型,进行了多项改进.引入了动态上采样器DySample,以增强对不同尺寸粉尘目标的检测能力,提升小目标粉尘的检测精度.另外,在工业环境中,粉尘检测通常存在复杂的背景,如机器设备、管道等,这些背景可能会干扰模型的判断,导致误检.为了改善复杂背景下的检测性能,将Dynamic ATSS标签分配策略应用于训练过程中的正负样本分配阶段,通过动态调整预测框和真实框重叠程度的指标(intersection over union,IoU)阈值,使得正样本的选择更加符合粉尘目标的分布特性,提高检测器的泛化能力.实验结果显示,改进后的模型相比传统YOLOv8 模型,在粉尘目标检测的精度、召回率以及mAP等指标上均有提升,其中精度提升10%,召回率提升3%,mAP50提升5%左右,且在应对复杂背景和多尺度目标时表现更加优异.这种方法提供了新的技术支持和思路,为粉尘检测在工业环境中实现自动化和智能化提供理论依据.
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