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网络首发-2024-06-19 15:09:42工矿自动化
基于改进YOLOv8的煤矿输送带异物检测
作者：洪炎 ; 汪磊 ; 苏静明 ; 汪瀚涛 ; 李木石
关键词：输送带异物检测 ; YOLOv8 ; SE网络 ; 高效通道注意力机制 ; 轻量化 ; 小目标检测 ; 自适应平均池化 ; 自适应最大池化
论文-2024年第06期工矿自动化
基于改进YOLOv8的煤矿输送带异物检测
作者：洪炎 ; 汪磊 ; 苏静明 ; 汪瀚涛 ; 李木石
关键词：输送带异物检测 ; YOLOv8 ; SE网络 ; 高效通道注意力机制 ; 轻量化 ; 小目标检测 ; 自适应平均池化 ; 自适应最大池化
论文-2023年第05期安徽理工大学学报（自然科学版）
基于幂律变换的MSRCR矿井图像增强算法
作者：洪炎 ; 潘瑞贤 ; 苏静明 ; 庞荣 ; 许万秋 ; 韦宇豪
关键词：图像增强 ; MSRCR ; 幂律变换 ; 矿井低照度图像
论文-2022年第08期工矿自动化
基于TopHat加权引导滤波的Retinex矿井图像增强算法
作者：洪炎 ; 朱丹萍 ; 龚平顺
关键词：矿井图像增强 ; 矿井低照度图像 ; TopHat加权引导滤波 ; Retinex ; 自适应Gamma校正

图表-2024-07-11工矿自动化

表 3 主流算法对比结果

Table 3

表 3 表 3 主流算法对比结果Table 3. Table 3. Comparison results of mainstream algorithms

算法	精确度/%	mAP@50/%	参数量/ 10⁶个	权重大小/ MiB	每秒浮点运算数/10⁹
YOLOv3	87.54	89.06	12.12	24.4	18.9
YOLOv5	89.38	88.52	2.50	5.3	7.1
YOLOv7−tiny	84.40	89.70	6.01	12.3	13
YOLOv8	88.60	88.20	3.00	6.3	8.1
Faster−RCNN	66.13	55.09	136.73	108.0	401.7
SSD	74.05	65.20	23.87	91.09	274.0
文献[22]中算法	81.40	89.30	6.87	14.1	14.2
文献[24]中算法	90.60	89.60	1.92	4.1	4.7
CED−YOLO	91.69	92.27	2.34	5.0	6.2

作者：汪磊 ; 洪炎 ; 苏静明 ; 汪瀚涛 ; 李木石

来源：基于改进YOLOv8的煤矿输送带异物检测

期刊：工矿自动化 - 2024年 - 06期

图表-2024-07-11工矿自动化
不同模型的识别结果
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作者：汪磊 ; 洪炎 ; 苏静明 ; 汪瀚涛 ; 李木石
来源：基于改进YOLOv8的煤矿输送带异物检测
期刊：工矿自动化 - 2024年 - 06期
图表-2024-07-11工矿自动化
数据集图像
{"src":"\/d\/image\/98-52-2024-06\/2024050006-9.jpg","alt":"\u6570\u636e\u96c6\u56fe\u50cf"}
作者：汪磊 ; 洪炎 ; 苏静明 ; 汪瀚涛 ; 李木石
来源：基于改进YOLOv8的煤矿输送带异物检测
期刊：工矿自动化 - 2024年 - 06期
图表-2024-07-11工矿自动化
改进后检测层
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作者：汪磊 ; 洪炎 ; 苏静明 ; 汪瀚涛 ; 李木石
来源：基于改进YOLOv8的煤矿输送带异物检测
期刊：工矿自动化 - 2024年 - 06期

图表-2024-07-11工矿自动化

表 2 消融实验结果

Table 2

表 2 表 2 消融实验结果Table 2. Table 2. Ablation experiment results

序号	A	B	C	D	E	精确度/%	召回率/%	mAP@50/%	mAP@50∶95/%	参数量/ 10⁶个	权重大小/ MiB	每秒浮点运算数/10⁹	速度/ （帧·s⁻¹）
1	×	×	×	×	×	88.60	80.19	88.20	56.70	3.00	6.3	8.1	162.55
2	√	×	×	×	×	89.25	83.09	89.36	58.62	3.00	6.3	8.1	163.23
3	√	√	×	×	×	89.45	87.98	92.32	59.94	2.68	5.5	6.9	156.68
4	√	√	√	×	×	89.02	86.26	92.96	62.21	2.79	5.9	11.7	94.49
5	√	√	√	√	×	92.03	84.30	91.92	60.89	2.79	5.9	11.7	111.26
6	√	√	√	√	√	91.69	83.25	92.27	61.59	2.34	5.0	6.2	73.92

作者：汪磊 ; 洪炎 ; 苏静明 ; 汪瀚涛 ; 李木石

来源：基于改进YOLOv8的煤矿输送带异物检测

期刊：工矿自动化 - 2024年 - 06期

图表-2024-07-11工矿自动化

表 1 实验硬件配置

Table 1

表 1 表 1 实验硬件配置Table 1. Table 1. Experimental hardware configuration

实验环境	配置
操作系统	Windows 10
CPU	Intel（R） Core（TM）i5−13490F CPU@2.50 GHz
GPU	NVIDIA GeForce GTX 4060（8 G）
深度学习框架	PyTorch 1.9.1+CUDA 11.1+CUDNN 8.0.5
编译器	Python 3.8.18
内存	32 GiB

作者：汪磊 ; 洪炎 ; 苏静明 ; 汪瀚涛 ; 李木石

来源：基于改进YOLOv8的煤矿输送带异物检测

期刊：工矿自动化 - 2024年 - 06期

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