深度学习驱动的矿用输送带损伤全面检测：Yolov4tiny的高精度表现

本文主要探讨了一种基于深度学习的矿用输送带损伤检测方法，针对传统检测技术对于输送带损伤类型的局限性，尤其是对于表面划伤、撕裂、表面破损和击穿等不同类型损伤的不足，提出了一种创新的解决方案。研究者采用了先进的Yolov4tiny目标检测网络，这是一种轻量级的版本，以CSPDarknet53-tiny作为主干特征提取网络，该网络结合了Resnet残差结构，旨在防止深层网络中高层次语义信息的丢失，并利用特征金字塔网络实现了多层次特征融合，提高了检测精度。 Yolov4tiny的核心在于其Yolo Head部分，它接收CSPDarknet53-tiny的两个有效特征层作为输入，通过得分排序和非极大值抑制算法对预测的物体框进行筛选，以准确识别和定位输送带上的损伤区域。实验结果显示，这种方法在矿用输送带损伤数据集上表现出色，对于四种不同类型的损伤（表面划伤、撕裂、表面破损和击穿）的检测平均精度分别达到了99.36%、94.85%、89.30%和86.76%，整体平均精度平均值高达92.57%，显示出其高效和精确的性能。 与现有的目标检测网络，如Faster-RCNN、RFBnet、M2det、SSD、Yolov3、EfficientDet以及Yolov4相比，Yolov4tiny在数据集上的检测速度得到了显著提升，这使得它在实际工业环境中具有更高的应用潜力和实用性，特别是在对实时性和效率有高要求的矿用输送带维护领域。 文章还展示了具体的应用实例，通过复杂的图像处理和深度学习算法，系统能够快速准确地识别出输送带的不同损伤情况，为预防设备故障和保障生产安全提供了强有力的支持。这种方法不仅简化了损伤检测流程，还提高了工作效率，有助于降低维修成本并延长输送带的使用寿命。 基于深度学习的矿用输送带损伤检测方法通过Yolov4tiny网络的运用，为解决输送带损伤识别问题提供了一种创新且高效的解决方案，具有重要的实际价值和应用前景。