基于注意力机制的煤矿井下危险行为深度检测算法：性能与应用

本文主要探讨了在煤矿安全领域的一个关键问题——如何有效检测和识别矿工的危险行为，以预防安全事故的发生。针对煤矿井下环境的复杂性，如背景杂乱、目标尺度变化大等特点，研究人员提出了一个结合深度学习和注意力机制的矿工危险动作检测算法。 首先，该研究基于YOLOv3模型进行了改进。作者设计了一个轻量级的特征提取网络，它具有更强的特征提取能力且保持较小的模型体积，从而提高算法的运行效率。这是对原YOLOv3算法的优化，旨在解决小目标检测性能不佳的问题，通过注意力机制有效地融合特征，减少了漏检和误检的情况。 为了验证算法的性能，研究者采集了大量煤矿井下的图片，共计10000张，用于模型的训练和测试。结果显示，所提出的算法在平均精度(mAP)上达到了83.1%，显著高于现有的目标检测算法，这表明其在准确性和鲁棒性方面有优秀的表现。同时，该算法的测试速度达到了惊人的769帧每秒，是同类轻量化目标检测算法速度的6.6倍，这意味着它能在实时条件下高效地处理大量数据。 实验结果表明，该危险行为检测算法不仅在理论上有效，而且具有很好的实际应用潜力。它可以被部署到煤矿的实际生产环境中，帮助监控和预防潜在的安全隐患。文章的关键点包括：煤矿安全、深度学习、目标检测技术、注意力机制以及危险动作识别，这些技术的综合运用为煤矿作业环境的智能安全保障提供了新的解决方案。因此，这项研究对于提升煤矿行业的安全管理水平具有重要意义。