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基于FBEC-YOLOv5s的采掘工作面多目标检测研究

张辉苏国用赵东洋

工矿自动化2023，Vol.49Issue(11)：39-45,7.

工矿自动化2023，Vol.49Issue(11)：39-45,7.DOI:10.13272/j.issn.1671-251x.2023060063

Research on multi object detection in mining face based on FBEC-YOLOv5s

张辉 ¹苏国用 ²赵东洋¹

作者信息

1. 安徽理工大学深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室,安徽淮南 232001||安徽理工大学机械工程学院,安徽淮南 232001
2. 安徽理工大学深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室,安徽淮南 232001||安徽理工大学机械工程学院,安徽淮南 232001||矿山智能技术与装备省部共建协同创新中心,安徽淮南 232001
折叠

采掘工作面/多目标检测/FasterNet网络/双向特征金字塔网络/YOLOv5s/BiFPN/ECIoU损失函数

mining face/multi object detection/FasterNet network/bidirectional feature pyramid network/YOLOv5s/BiFPN/ECIoU loss function

矿山工程

张辉,苏国用,赵东洋..基于FBEC-YOLOv5s的采掘工作面多目标检测研究[J].工矿自动化,2023,49(11):39-45,7.

安徽省高等学校科学研究项目(2022AH050834) （2022AH050834）

安徽理工大学引进人才科研启动基金项目(2022yjrc61) （2022yjrc61）

安徽理工大学矿山智能技术与装备省部共建协同创新中心开放基金项目(CICJMITE202206) （CICJMITE202206）

Open Fund of State Key Laboratory of Mining Response and Disaster Prevention and Control in Deep Coal Mines(SKLMRDPC22KF24). （SKLMRDPC22KF24）

OACSCD

ISSN：1671-251X

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