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基于改进YOLOv5的矿用输送带纵向撕裂检测方法
  • 31
  • 作者

    于庆 罗明华 向亮 游磊 朱兴

  • 单位

    煤矿灾害防控全国重点实验室中煤科工集团重庆研究院有限公司

  • 摘要
    带式输送机输送带纵向撕裂可能引发重大安全事故。针对现有输送带撕裂检测算法精度低、抗干扰能力差的问题,提出了一种基于多尺度特征融合的纵向撕裂检测系统。系统通过线性激光和高速相机实时捕获输送机胶带表面图像,使用LoG算法对图像进行预处理,提取图像关键区域、减少数据冗余,并通过多尺度特征融合神经网络进行撕裂检测。在检测算法方面,在神经网络主干网络引入ConvNeXt特征增强模块,提高模型对细小撕裂纹理的特征提取能力,在Neck部分使用双向特征金字塔网络(BiFPN)融合浅层细节纹理特征,减少下采样过程中深层网络细节信息的丢失。实验结果表明,改进后的算法对纵向撕裂故障检测的检测精度P和平均精度均值m AP分别达到了96.34%、94.36%,优于其他主流的检测方法。
  • 关键词

    带式输送机纵向撕裂目标检测YOLOv5特征融合

  • 引用格式
    于庆,罗明华,向亮,等.基于改进YOLOv5的矿用输送带纵向撕裂检测方法[J/OL].矿业安全与环保,1-8[2024-08-26].http://kns.cnki.net/kcms/detail/50.1062.TD.20240823.1011.022.html.
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