基于轻量化YOLOv5的煤矿电力人员作业安全装备检测

针对传统煤矿电力人员作业安全装备检测算法精度低、鲁棒性差以及运行速度慢的问题,提出基于改进YOLOv5的目标检测方法。以检测绝缘靴、绝缘手套、安全帽和作业人员为研究对象,采用轻量级Ghost卷积提取目标特征,构建基于CSP结构的C3Ghost模块,通过引入坐标注意力机制,提高算法对感兴趣目标的学习能力。结果表明,改进后的YOLOv5准确率、召回率、平均精度和推理速度比原网络分别提高了1.7%、1.4%、1%和27%,同时模型缩小40%,并在Jetson Nano开发版上成功地部署。