发明公开
- 专利标题: 一种基于改进YOLOv5模型的炮孔识别方法
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申请号: CN202211586167.1申请日: 2022-12-09
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公开(公告)号: CN115810126A公开(公告)日: 2023-03-17
- 发明人: 岳中文 , 金庆雨 , 潘杉 , 覃逸峰 , 闫逸飞 , 王煦
- 申请人: 中国矿业大学(北京)
- 申请人地址: 北京市海淀区学院路丁11号
- 专利权人: 中国矿业大学(北京)
- 当前专利权人: 中国矿业大学(北京)
- 当前专利权人地址: 北京市海淀区学院路丁11号
- 主分类号: G06V10/764
- IPC分类号: G06V10/764 ; G06N3/0464 ; G06N3/08 ; G06V10/77 ; G06V10/774 ; G06V10/82
摘要:
本发明涉及计算机视觉领域的目标检测任务,尤其涉及一种基于改进YOLOv5模型的炮孔识别方法,通过基于改进YOLOv5的目标检测模型,制作数据集;标注出炮孔图片中工作面上的全部炮孔;提取出炮孔图片中每一个炮孔的中心点的坐标;根据提取到的炮控中心的坐标进行绘制实际炮孔布局图。改进的YOLOv5模型包括添加注意力机制,更多关注炮孔图片上炮孔位置的特征;改进回归损失函数,使得模型预测框的位置更加接近于真实框的位置。通过该方法,增强了最终训练模型的鲁棒性,提高了炮孔识别模型的准确率,可以快速实现炮孔的标定和位置坐标的获取,为井巷掘进爆破的工作减少人力和物力,提高工作人员的工作效率。