基于YOLOv4算法的煤矿井下粉尘检测方法

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针对煤矿井下粉尘检测实时性差,容易出现漏检误检的问题,提出一种基于图像的优化YOLOv4煤矿井下粉尘检测算法。该算法将YOLOv4算法与空间变换网络相结合,通过主干特征提取网络得到3个不同尺度的特征图;再送入空间变换网络进行仿射变换,以提高网络的空间变换能力;最后多尺度特征融合网络采用PANet进行特征堆叠,将得到的3个尺度的有效特征层送入特征预测网络进行预测。模型训练阶段对图像进行平移、翻转等预处理,扩充训练数据集,防止检测模型出现过拟合现象。结果表明,优化后的模型对于粉尘图像的检测效果更好,有效降低了目标检测过程中的漏检率。
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