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基于改进Hyper-YOLO的煤矿输送带异物检测方法
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作者 李刚 朱宇 +6 位作者 杨庆贺 邹军鹏 才天 贺鹏 张亚兵 赵艺鸣 田鑫浩 《工矿自动化》 北大核心 2025年第7期114-121,共8页
基于YOLO系列的输送带异物检测技术已取得丰富的研究成果,但其颈部网络无法使相隔较远的特征层直接交换特征信息,引发小目标漏检、重复检测等问题。Hyper-YOLO可在颈部网络实现特征层之间跨层、跨位置的高阶关联,但会增加计算量,且降低... 基于YOLO系列的输送带异物检测技术已取得丰富的研究成果,但其颈部网络无法使相隔较远的特征层直接交换特征信息,引发小目标漏检、重复检测等问题。Hyper-YOLO可在颈部网络实现特征层之间跨层、跨位置的高阶关联,但会增加计算量,且降低对高频特征信息的敏感性,导致在噪声较为敏感的区域特征提取能力下降,预测边界框发生偏移。针对上述问题,提出一种基于改进Hyper-YOLO的煤矿输送带异物检测方法。在图像预处理阶段采用动态对比度受限自适应直方图均衡化(Dy-CLAHE)方法,将Laplacian算子引入对比度受限自适应直方图均衡化(CLAHE)框架,建立噪声水平与对比度限制阈值之间的动态映射关系,有效解决了粉尘环境下图像细节丢失和噪声放大的问题;对Hyper-YOLO进行改进,采用高效交并比(EIoU)损失函数优化边界框回归过程,提升了预测边界框定位精度,并在混合聚合网络(MANet)的深层和浅层嵌入高效通道注意力机制(ECA)模块,通过局部跨通道交互动态调整通道权重,有效平衡对高频和低频特征信息的敏感性,降低小目标异物的漏检率,同时通过简化快速空间金字塔池化(SimSPPF)模块,减少了冗余计算,在保证精度的同时提升了推理速度。实验结果表明:改进Hyper-YOLO在准确率和mAP@0.5指标上分别为94.2%和93.4%,相较于Hyper-YOLO提高了5.0%和3.5%,参数量为3.26×10^(6)个,召回率为87.7%,检测速度为158帧/s,满足煤矿井下异物实时检测的需求;在不同煤矿输送带异物检测场景下无漏检及重复检测情况,预测边界框更贴合异物。 展开更多
关键词 煤矿输送带 异物检测 hyper-yolo 动态对比度受限自适应直方图均衡 EIoU 高效通道注意力机制 简化快速空间金字塔池化
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