轻量化井下非规则形状防护装备识别方法

本申请涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种轻量化井下非规则形状防护装备识别方法，包括数据采集；构建目标识别模型识别数据集中图像数据内的目标特征，目标识别模型以YOLOv11模型为基础，其主干网络为星形主干网络，颈部网络设计双分支CAA和DSConv模块，双分支CAA通过上下锚点注意力建立全局语义关联，DSConv模块蛇形动态卷积自适应目标形状；使用训练集和验证集对改进后的模型进行训练和验证，并对井下矿工个人防护装备进行识别。本方案基于YOLOv11模型，结合StarNet，CAA以及DSConv，分别对主干网络和颈部进行改进，建立了基于改进YOLOv11的轻量化PPE检测模型，能够保证在复杂多变的煤矿环境下提升检测精度并实现网络的轻量化，提高模型的运行速度和效率。