基于DETR-SGC算法的煤矿变电所安全防护装备检测
杨文轲1
王向前2
1.安徽理工大学计算机科学与工程学院,安徽淮南 2320002.安徽理工大学经济与管理学院,安徽淮南 232000
摘要：为了对煤矿井下变电所人员防护装备穿戴情况进行智能监测,以及避免监测视频受光照不均、粉尘干扰、遮挡等因素影响导致检测精确率降低的问题,提出了平滑幽灵卷积检测变换器(detection Transformer-smooth-L1 ghost convolution,DETR-SGC)算法进行煤矿变电所安全防护装备检测.首先,在检测变换器(detection Transformer,DETR)算法的位置编码部分,引入幽灵组块通道缩放(ghost batchnormalization sigmoid gated linear unit-squeeze and excitation,GBS-SE)模块,增强算法空间维度特征提取能力;其次,在变换器模块中引入卷积块注意力模块(convolutional block attention module,CBAM),提高通道和空间维度特征提取能力,提升算法的检测精确率;最后,融合平滑L1范数损失(smooth-L1)和广义交并比(generalized intersection over union,GIoU)损失函数提升算法的回归精确率.实验表明,DETR-SGC算法的平均精确率、召回率、平均精确率均值分别达到了 93.3％、87.9％、91.3％,比原始DETR算法分别提升了 10.8％、4.3％、5.9％.因此,该算法能够有效解决煤矿变电所人员安全防护装备穿戴的检测问题.
关键词：安全防护装备检测DETR-SGC变换器CBAMSmooth-L1GIoU损失函数
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(52374074)
论文发表日期：2024-12-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 528-532,581 )
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