基于改进YOLOV5s模型的煤矸目标检测技术研究

"基于改进YOLOV5s模型的煤矸目标检测" 基于改进YOLOV5s模型的煤矸目标检测是指通过对YOLOV5s模型的改进，实现煤矸目标检测的技术。该技术旨在解决现有基于深度学习的煤矸目标检测方法存在检测速度慢且检测精度较低等问题。 该技术的关键点在于对YOLOV5s模型的改进。首先，在YOLOV5s模型的基础上，引入了自校正卷积（SCC）作为特征提取网络，以更好地融合多尺度特征信息。其次，对YOLOV5s模型的 Neck 区域进行适当精简，将适合检测较大尺寸对象的 19×19 特征图分支删除，从而降低模型复杂度并提高检测实时性。最后，对通过 K-means 算法聚类得到的锚框进行线性缩放，以提高模型检测精度。 基于改进YOLOV5s模型的煤矸目标检测实验表明，相较于YOLOV5s模型，改进YOLOV5s模型能准确检测出相应的煤块和矸石，且改进YOLOV5s模型大小降低了 1.57MB，帧速率增加了 2.1 帧/s，平均精度均值提高了 1.7%，表明改进YOLOV5s模型检测精度和检测速度均有提升。 该技术的应用前景广阔，例如在智能矿山建设中，可以用于煤矸自动识别和分类，以提高煤矸分选的效率和准确性。同时，也可以应用于其他领域，例如计算机视觉、人工智能等领域。 知识点： 1. 目标检测：是指通过计算机视觉和人工智能技术，自动检测和识别图像或视频中的目标对象。 2. YOLOV5s模型：是一种基于深度学习的目标检测模型，能够实时检测图像或视频中的目标对象。 3. 改进YOLOV5s模型：是指对YOLOV5s模型的改进，以提高模型的检测精度和检测速度。 4. 自校正卷积（SCC）：是一种特征提取网络，能够更好地融合多尺度特征信息。 5. 锚框：是指在目标检测中，用于定位目标对象的框架。 6. K-means 算法：是一种聚类算法，用于对锚框进行聚类。 7. 煤矸目标检测：是指对煤矸的自动检测和识别，以提高煤矸分选的效率和准确性。 8. 智能矿山建设：是指通过技术手段，提高矿山建设和煤矸分选的效率和准确性。 基于改进YOLOV5s模型的煤矸目标检测技术，能够提高煤矸目标检测的精度和速度，具有广阔的应用前景。