【摘 要】
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为提高金刚石线锯切割的效率和质量，满足实时监测锯丝磨损的需求，提出一种基于改进的YOLOv5检测算法，在YOLOv5的基础上融合坐标注意力机制和BiFPN模块，使检测精确度、召回率、平均精度均值分别提高1.7%、3.7%、3.2%，能够有效检测不同磨损程度的磨粒；再连接DeepSORT多目标跟踪算法，设置虚拟检测线，统计不同磨损程度的磨粒数量，进而监测金刚石锯丝的磨损情况。
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为提高金刚石线锯切割的效率和质量，满足实时监测锯丝磨损的需求，提出一种基于改进的YOLOv5检测算法，在YOLOv5的基础上融合坐标注意力机制和BiFPN模块，使检测精确度、召回率、平均精度均值分别提高1.7%、3.7%、3.2%，能够有效检测不同磨损程度的磨粒；再连接DeepSORT多目标跟踪算法，设置虚拟检测线，统计不同磨损程度的磨粒数量，进而监测金刚石锯丝的磨损情况。
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