【摘 要】
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针对目前煤矿井下综采工作面煤尘干扰导致的人员和安全帽检测算法精确度低、漏检率高等问题，文章提出一种基于YOLOv5s改进的矿井人员和安全帽检测算法。首先引入CBAM注意力机制，更准确的提取图像关键特征；然后采用αCIOU损失函数替换原始的CIOU损失函数，二者结合提升整体目标检测的准确率。实验结果表明：改进后的检测算法精度优于YOLOv5s原始算法，检测准确率高达97.6%,在井下综采工作面复杂环
【基金项目】
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山西省研究生教育创新项目（2021Y739）； 山西大同大学研究生教育创新项目（21CX02,21CX37）； 山西大同大学2022年度校级揭榜招标项目（2021ZBZX3）； 山西大同大学2021年度产学研专项研究项目（2021CXZ2）；
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针对目前煤矿井下综采工作面煤尘干扰导致的人员和安全帽检测算法精确度低、漏检率高等问题，文章提出一种基于YOLOv5s改进的矿井人员和安全帽检测算法。首先引入CBAM注意力机制，更准确的提取图像关键特征；然后采用αCIOU损失函数替换原始的CIOU损失函数，二者结合提升整体目标检测的准确率。实验结果表明：改进后的检测算法精度优于YOLOv5s原始算法，检测准确率高达97.6%,在井下综采工作面复杂环境下可以实现高效准确的井下人员和安全帽检测。
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