【yolo算法煤矿传送带矸石&锚杆异物检测】

煤矿传送带异物检测方法简介

YOLO算法在煤矿传送带异物检测领域的应用非常广泛，针对煤矿传送带异物检测的挑战，如异物多样性、检测速度慢、检测精度低等问题，研究者们提出了多种改进的YOLO模型。以下是一些改进YOLO算法在煤矿传送带异物检测中的应用案例：

1. 改进YOLOv3模型：通过使用轻量化网络DarkNet22-DS作为主干特征提取网络，利用深度可分离卷积减少网络参数，并引入加权双向特征金字塔网络及双尺度输出改进特征融合网络，提高了对大块异物的检测效率。采用完全交并比损失函数作为目标框回归损失函数，提高了模型的收敛速度和检测精度。在嵌入式平台Jetson Xavier NX上的实验表明，改进的YOLOv3模型在检测速度上提高了16倍，达到30.7帧/秒，满足了实时检测的需求 。

2. 基于YOLOv5的煤矿传送带异物检测系统：该系统利用YOLOv5算法，结合现场摄像头，对煤矿传送带上的异物进行实时监测与识别。YOLOv5以其出色的检测速度和准确性著称，通过将原始图像划分为多个网格，并在每个网格中预测可能的目标边界框，实现对传送带上矸石、锚杆等异物的快速识别 。

3. 基于改进YOLOv8的煤矿带式输送异物检测研究：该研究提出了一种基于改进YOLOv8的轻量化煤矿带式输送异物检测算法，采用GhostNetV2网络对原CSPDarkNet53主干网络进行轻量化改进，优化SPPF模块，并设计了headC2f_CA模块融入通道注意力机制，引入DIoU损失函数，提升了模型检测精度。实验结果表明，改进后的模型平均精度均值达88.3%，相比于基线模型YOLOv8n，提升了0.8%，参数量减少了18.51%，计算量减小了20.73%，模型大小缩减了15.87% 。

4. 基于改进YOLOv8的煤矿输送带异物目标检测方法研究：该研究构建了融合轻量化网络的改进YOLOv8检测算法——YOLOv8-MobileNetV1。该模型以YOLOv8为基础，将传统的C2F卷积层替换为轻量化网络MobileNetV1来减少模型的参数量，同时融合CVH注意力机制模块来提高网络深层次信息的提取能力。实验结果表明：YOLOv8-MobileNetV1算法的平均检测精度达到了85.38%，帧率为83.5 fps，提高了煤矿输送带异物目标检测精度和检测效率 。

5. 一种更快、更轻的煤矿带式输送机异物检测方法：本研究提出一种基于YOLOv5的改进方法，用于非煤异物的快速低参数检测和识别。实验结果表明，改进的模型在所提出的异物数据集上实现了 94.9% 的检测准确率。与YOLOv5s相比，模型参数、推理时间和计算量分别减少了43.1%、54.1%和43.6%，而检测精度提高了2.5% 。

这些研究表明，通过改进YOLO算法，可以显著提高煤矿传送带异物检测的速度和精度，对保障煤矿安全生产具有重要意义。

数据集和检测模型

• YOLO算法煤矿传送带矸石&锚杆异物检测数据集+3000数据集

• 矸石、锚杆异物检测

train: ../train/images
val: ../valid/images
test: ../test/images
nc: 2
names:
- bolt_object
- bulk_object

• YOLOv5算法煤矿传送带矸石&锚杆异物检测模型+数据集
• YOLOv8算法煤矿传送带矸石&锚杆异物检测模型+3000多张数据集+pyqt可视化界面
• YOLOv8算法煤矿传送带矸石&锚杆异物检测模型
• YOLOv10算法煤矿传送带矸石&锚杆异物检测模型， 包含3000多张煤矿传送带矸石&锚杆异物检测数据集
• YOLOv5算法煤矿传送带矸石&锚杆异物检测模型+pyqt界面+数据集

可视化

其他

• 块状矸石： 矿井煤仓传送带异物检测数据集-yolo.zip