基于YOLOv5s-FSW模型的选煤厂煤矸检测研究OA北大核心CSTPCD
Research on coal gangue detection in coal preparation plant based on YOLOv5s-FSW model
针对现有煤矸检测模型存在的特征提取不充分、参数量大、检测精度低且实时性差等问题,提出了一种基于YOLOv5s-FSW模型的选煤厂煤矸检测方法.该模型在YOLOv5s的基础上进行改进,首先将主干网络的C3 模块替换为FasterNet Block结构,通过降低模型的参数量和计算量提高检测速度;然后,在颈部网络引入无参型SimAM注意力机制,增强模型对复杂环境下重要目标的关注,进一步提高模型的特征提取能力;最后,在输出端用Wise-IoU替换CIoU…查看全部>>
A coal gangue detection method in coal preparation plant based on YOLOv5s-FSW model is proposed to address the problems of insufficient feature extraction,large parameter quantity,low detection precision,and poor real-time performance in existing coal gangue detection models.This model is improved on the basis of YOLOv5s.Firstly,the C3 module in the Backbone section is replaced with a FasterNet Block structure,which improves detection speed by reducing the n…查看全部>>
燕碧娟;王凯民;郭鹏程;郑馨旭;董浩;刘勇
太原科技大学 机械工程学院,山西 太原 030024太原科技大学 机械工程学院,山西 太原 030024山西人工智能矿山创新实验室有限公司,山西 太原 030032山西人工智能矿山创新实验室有限公司,山西 太原 030032太原科技大学 机械工程学院,山西 太原 030024山西人工智能矿山创新实验室有限公司,山西 太原 030032
矿山工程
煤矸检测YOLOv5sFasterNet BlockSimAM注意力机制Wise-IoU边界框损失函数
coal gangue detectionYOLOv5sFasterNet BlockSimAM attention mechanismWise IoU bounding box loss function
《工矿自动化》 2024 (5)
36-43,66,9
山西省重点研发计划项目(202102010101010).
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