基于改进YOLOv8n的井下人员安全帽佩戴检测
王琦
夏鲁飞
陈天明
韩鸿胤
王亮
山东科技大学机械电子工程学院,山东青岛 266590
摘要：针对现有井下人员安全帽佩戴检测方法未考虑遮挡、目标较小、背景干扰等因素,存在检测精度差及模型不够轻量化等问题,提出一种改进YOLOv8n模型,并将其应用于井下人员安全帽佩戴检测.在颈部网络中加入P2小目标检测层,提高模型对小目标的检测能力,更好地捕捉安全帽目标细节;在主干网络中添加卷积块注意力模块(CBAM)提取图像关键特征,减少背景信息的干扰;将CIoU损失函数替换为WIoU损失函数,提升模型对检测目标的定位能力;采用轻量化共享卷积检测头(LSCD),通过共享参数的方式降低模型复杂度,并将卷积中的归一化层替换为群组归一化(GN),在尽可能保证精度的同时实现模型轻量化.实验结果表明:与YOLOv8n模型相比,改进YOLOv8n模型在交并比阈值为 0.5时的平均精度均值(mAP@50)提升了 1.8%,参数量减少了23.8%,计算量下降了 10.4%,模型大小减小了 17.2%;改进YOLOv8n模型检测精度高于SSD,YOLOv3-tiny,YOLOv5n,YOLOv7和YOLOv8n,模型复杂度仅高于YOLOv5n,较好地平衡了模型检测精度与复杂度;在井下复杂场景下,改进YOLOv8n模型能够实现对井下人员安全帽佩戴的准确检测,改善了漏检问题.
关键词：井下安全帽检测小目标检测YOLOv8nCBAMWIoU轻量化
分类号：TD67(矿山电工)
资助基金：国家自然科学基金(51974170)
论文发表日期：2024-09-10
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( 124-129 )
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