摘要
针对现有的基于图像处理的煤矸分选检测方法准确度低、速度慢、参数量和计算量大等问题,提出了一种基于DSC-YOLOv5s的煤矸目标检测算法。实验结果表明:DSC-YOLOv5s目标检测算法优于YOLOv5s算法,准确率提升1.3%,参数量降低15.6%,浮点计算量降低2.5%,可为煤矸智能分选场景中的煤矸目标检测提供借鉴。
出处
《山西焦煤科技》
CAS
2023年第4期13-16,24,共5页
Shanxi Coking Coal Science & Technology
基金
山西省研究生教育创新项目(2021Y739)
山西大同大学研究生教育创新项目(21CX02,21CX37)
山西大同大学2022年度校级揭榜招标项目(2021ZBZX3)
山西大同大学2021年度产学研专项研究项目(2021CXZ2)。
