基于Fast_YOLOv3算法的煤矿胶带运输异物检测
任国强
韩洪勇
李成江
尹燕芳
山东科技大学电气信息系,山东济南 250031
摘要：现有煤矿胶带运输异物检测方法检测精度较低、检测速度较慢,YOLOv3算法有较快的检测速度和较高的检测精度,但其用于煤矿胶带运输异物检测时存在对小目标检测效果不佳、容易出现漏检和正负样本不均衡等情况.针对上述问题,设计了Fast_YOLOv3算法:通过改进先验框及边界框,以适应煤矿胶带运输小目标异物检测场景;增加反卷积网络,以提高小目标异物检测能力;引入Focal Loss改进损失函数中负样本置信度的交叉熵,解决正负样本数量不均衡问题,提高检测精度.设计了StiPic数据增强方法,对煤矿胶带运输图像进行预处理,以提高Fast_YOLOv3模型训练效率及对小目标异物的检测精度.实验及现场测试结果表明,Fast_YOLOv3算法对于胶带运输异物的平均检测精度达90.12％,平均检测时间为35 ms,对小目标异物的检出率达93.50％,满足胶带运输现场对异物检测精度和实时性的要求.
关键词：煤矿胶带运输异物检测目标检测Fast_YOLOv3算法StiPic数据增强反卷积网络
分类号：TD714(矿山安全与劳动保护)
资助基金：国家自然科学基金(61572300)山东省高等学校科技计划资助项目(J18KA328)山东省重点研发计划项目(2016GGX105013)山东省安全生产科技项目(F2010-004)
论文发表日期：2021-12-10
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( 128-133 )
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