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基于改进YOLOv5s的矿工排队检测方法

郝明月闵冰冰张新建赵作鹏吴晨王欣

工矿自动化2023，Vol.49Issue(11)：160-166,7.

工矿自动化2023，Vol.49Issue(11)：160-166,7.DOI:10.13272/j.issn.1671-251x.2023030058

基于改进YOLOv5s的矿工排队检测方法

A miner queue detection method based on improved YOLOv5s

郝明月 ¹闵冰冰 ²张新建 ¹赵作鹏 ²吴晨 ¹王欣¹

作者信息

1. 河南龙宇能源股份有限公司陈四楼煤矿,河南永城 476600
2. 中国矿业大学计算机科学与技术学院,江苏徐州 221116
折叠

摘要

关键词

矿工排队检测/人脸检测/双向交叉特征金字塔网络/特征融合/自适应训练样本选择/动态标签分配

Key words

miner queue detection/face detection/bidirectional cross feature pyramid network/feature fusion/adaptive training sample selection/dynamic label allocation

分类

矿业与冶金

引用本文复制引用

郝明月,闵冰冰,张新建,赵作鹏,吴晨,王欣..基于改进YOLOv5s的矿工排队检测方法[J].工矿自动化,2023,49(11):160-166,7.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61976217). （61976217）

工矿自动化

OA北大核心CSCDCSTPCD

ISSN：1671-251X

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