基于EG-YOLOv5s的矿井人员装备检测算法研究  

Research on the Algorithm of Mine Personnel and Equipment Detection Based on EG-YOLOv5s

作　　者：易蔚勋 张磊[1] 陶虹京 王佳源 王蒙 郑玉鸿 WANG Meng;ZHENG Yuhong

机构地区：[1]山西大同大学煤炭工程学院,山西大同037000

出　　处：《山西焦煤科技》2024年第5期21-25,共5页Shanxi Coking Coal Science & Technology

基　　金：山西大同大学2023年研究生科研创新项目(23CX46)。

摘　　要：为了解决矿井人员装备检测算法中存在的精度低、检测速度慢等问题,提出了一种基于YOLOv5s模型的EG-YOLOv5s模型。在骨干网络中引入ECA注意力机制,以突出目标的重要特征。使用GIOU作为损失函数,提高了目标定位的准确性。试验结果表明,改进模型优于YOLOv5s模型,准确率提升5.6%,均值平均精度提升3.6%,检测实时性达到了106.3 frame/s.

关 键 词：矿井人员装备检测 目标检测 EG-YOLOv5s网络模型 机器视觉 

分 类 号：TD67[矿业工程—矿山机电]