10.13272/j.issn.1671-251x.18035
基于轻量化HPG-YOLOX?S模型的煤矸石图像精准识别
针对现有基于视觉技术的煤矸石分选方法存在模型参数量大、特征提取能力差、识别精度低等问题,提出了一种基于轻量化Ghost-S网络与混合并联注意力模块(HPAM)YOLOX?S模型(HPG?YOLOX?S模型)的煤矸石识别方法.首先,在YOLOX?S模型主干网络中加入HPAM,以增强图像中重要信息,抑制次要信息,加强主干网络的特征提取能力.其次,将YOLOX?S模型主干网络替换为参数量更小的Ghost?S网络,提高利用率与特征融合能力.最后,在预测层中采用SIOU损失函数来替换YOLOX?S模型的损失函数,提升检测与定位精度,加强对目标的提取能力.为验证所提方法对大块煤矸石的检测效果,将HPG?YOLOX?S模型与YOLOX?S模型进行对比,结果表明,HPG?YOLOX?S模型对煤与矸石的识别准确率分别为99.53％和99.60％,较YOLOX?S模型识别准确率分别提高了2.51％,1.27％.有效性验证结果表明,HPG?YOLOX?S模型的精确率、召回率和F1值均在94％以上,较YOLOX?S模型分别提高了5.68％,3.51％,2.91％;HPG?YOLOX?S模型的参数为7.8 MB,较YOLOX?S模型降低了1.2 MB.消融试验结果表明,HPG?YOLOX?S模型的平均精度均值较YOLOX?S模型提高了9.17％.热力图可视化试验结果表明,HPG?YOLOX?S模型关注煤与矸石的纹理和轮廓等表面差异,对煤矸石目标的全局关注度更加显著.
煤矸石检测、图像识别、轻量化网络、HPG-YOLOX-S、混合并联注意力模块
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TD94(选矿)
国家自然科学基金;国家自然科学基金
2022-12-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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