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基于EG-YOLOv5s的矿井人员装备检测算法研究

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为了解决矿井人员装备检测算法中存在的精度低、检测速度慢等问题,提出了一种基于YOLOv5s模型的EG-YOLOv5s模型.在骨干网络中引入 ECA 注意力机制,以突出目标的重要特征.使用GIOU作为损失函数,提高了目标定位的准确性.试验结果表明,改进模型优于 YOLOv5s模型,准确率提升 5.6%,均值平均精度提升 3.6%,检测实时性达到了 106.3 frame/s.

易蔚勋、张磊、陶虹京、王佳源、王蒙、郑玉鸿

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山西大同大学 煤炭工程学院,山西 大同 037000

矿井人员装备检测 目标检测 EG-YOLOv5s网络模型 机器视觉

山西大同大学研究生科研创新项目(2023)

23CX46

2024

山西焦煤科技
山西焦煤集团有限责任公司

山西焦煤科技

影响因子:0.223
ISSN:1672-0652
年,卷(期):2024.48(5)