改进YOLOv3的矿石输送带杂物检测方法

针对矿石输送带上夹杂的废旧木头、钢钎、塑料导爆管等杂物会对后续选矿设备造成严重破环的问题,提出一种改进YOLOv3的矿石输送带杂物检测方法YOLO-Ore。将轻量级网络Mobilenetv2作为主干特征提取网络,利用深度可分离卷积和逆残差结构,缩减了模型容量,丰富了特征信息;将语义分割网络PSPnet中的金字塔池化模块PPM融入到特征提取过程当中,有效聚合不同尺度的上下文信息;引入注意力机制CBAM,同时在空间维度和通道维度上进行特征增强;对YOLOv3的FPN结构简化,删减参数冗余的卷积层,实现进一步的模型压缩。利用数据增广技术构建矿石杂物数据集,并对所提方法的有效性进行实验对比验证。结果表明,和原YOLOv3算法相比,所提方法YOLO-Ore能够准确快速地检测矿石输送带杂物。

基于YOLOv3的轻量化口罩佩戴检测算法

当前疫情防控形势严峻,在人群密集场所进行实时快速的口罩佩戴检测可以有效降低病毒传播的风险。针对目前人工检测效率低的问题,提出一种基于YOLOv3的轻量化口罩佩戴检测算法。使用ShuffleNetv2替换原来的主干特征提取网络,降低网络参数量,减少计算功耗。提出将SKNet注意力机制引入到特征融合网络部分,增强不同尺度的特征提取能力;使用CIoU作为边界框回归损失函数,进一步提高检测精度。在构建的人脸口罩检测数据集上实验表明,与原YOLOv3相比,所提算法在保持较高检测精度的情况下,检测速度提高了34 FPS,有效地实现了准确快速的口罩佩戴检测,与其他主流目标检测算法相比,该算法也具有更好的检测效果。