煤矿综采工作面刮板机煤流堵塞状态识别方法

本公开提出一种煤矿综采工作面刮板机煤流堵塞状态识别方法，该方法包括：构建初始煤流堵塞状态识别模型，其中，初始煤流堵塞状态识别模型基于YOLOv8n目标检测算法、StarNet主干网络、上下文星型融合模块以及权重共享检测头构建，StarNet主干网络作为YOLOv8n目标检测算法的主干；获取目标数据集，其中，目标数据集包括多个样本煤流图像，样本煤流图像包含刮板机煤流堵塞信息；基于目标数据集训练初始煤流堵塞状态识别模型，以得到目标煤流堵塞状态识别模型；基于目标煤流堵塞状态识别模型对目标刮板机进行煤流堵塞状态识别。由此，能够通过优化模型结构和引入创新模块，有效提升煤流堵塞检测方法的精度和实时性。