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煤矿入井人员与安全帽检测轻量化网络模型构建与验证
  • 10
  • 作者

    姚文杰

  • 单位

    晋能控股煤业集团有限公司安全监察部

  • 摘要
    针对矿井复杂环境光照不均、粉尘干扰、目标遮挡及传统的目标检测模型检测效果差、模型不易部署等问题，基于YOLOv5s提出了SDW-YOLOv5s目标检测模型。使用ShuffleNetv2作为特征提取网络，大幅度提升了模型的检测速度；在Ncek区域引入深度可分离卷积，提升模型检测精度的同时降低了模型的参数量和计算量；采用Wise-IoU损失函数提高了模型检测精度。实验结果表明：相比YOLOv5s模型，改进模型检测速度达到111帧/s，提高了70.7%，参数量降低了64.5%，计算量降低了90.5%，模型大小降低了88.8%,mAP达到89.2%，改进模型在模型轻量化和检测精度方面达到了很好的平衡，为模型在移动端轻量化部署提供了技术参考。
  • 关键词

    目标检测ShuffleNetv2YOLOv5s损失函数

  • 文章目录


    1 YOLOv5s网络模型
    2 SDW-YOLOv5s网络模型
    2.1 ShuffleNetv2网络
    2.2 深度可分离卷积
    2.3 Wise-IoU损失函数
    3 实验与分析
    3.1 数据获取与预处理
    3.2 实验平台与模型训练
    3.3 评价指标
    3.4 实验结果与分析
    1）消融实验
    2）不同模型对比实验
    4 结论
  • DOI
    10.19413/j.cnki.14-1117.2024.06.007
  • 引用格式
    [1]姚文杰.煤矿入井人员与安全帽检测轻量化网络模型构建与验证[J].晋控科学技术,2024,(06):27-31.
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