摘要
本发明公开了一种基于YOLOv8的采煤工作面工作状态检测方法,所述方法包括如下步骤:步骤1:获取采煤工作面所有工作状态的数据集;步骤2:构建YOLOv8‑EST网络;步骤3:将采煤工作面工作状态数据集输入改进的YOLOv8模型中进行训练,得到采煤工作面工作状态检测模型;步骤4:将待识别采煤工作面状态图片输入采煤工作面工作状态检测模型中,得到待识别采煤工作面工作状态的检测结果。本发明通过采用YOLOv8目标检测算法,融合改进的Swin Transformer模块,并融入EMA注意力机制,构建出改进的YOLOv8目标检测算法,实现对采煤工作面工作状态的实时、高效、准确的检测,提高生产安全性和效率。
技术关键词
采煤工作面
工作状态检测方法
注意力机制
工作状态数据
误差函数
网络
特征提取能力
模块
编码
滑动窗口
图片
算法
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