煤炭工程 ›› 2022, Vol. 54 ›› Issue (8): 157-162.doi: 10.11799/ce202208027

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YOLOv4煤矸石检测方法研究

蔡秀凡,谢金辰   

  1. 1. 神马实业股份有限公司帘子布公司
    2. 西安科技大学
  • 收稿日期:2022-03-23 修回日期:2022-06-14 出版日期:2022-08-15 发布日期:2022-09-06
  • 通讯作者: 谢金辰 E-mail:349970478@qq.com

Detection Method of Coal and Gangue Based on YOLOv4

Cai XiuFan1,Xie JinChen   

  • Received:2022-03-23 Revised:2022-06-14 Online:2022-08-15 Published:2022-09-06
  • Contact: Xie JinChen E-mail:349970478@qq.com

摘要: 针对煤矸石分选的问题,提出一种基于深度学习的目标检测算法替代人工选矸,为后续开发自动选矸机器人提供视觉依据。由于矸石样本数量有限,各个地区矸石特征不一,没有统一标准大数量样本集,为不影响深度卷积网络训练精度,提出一种基于卷积生成对抗网络(DCGAN)的煤矸石图像数据扩充方法,建立有效的监督样本集进行训练。通过模型训练实验发现,基础YOLOv4的深度学习网络存在针对小块煤矸石漏检与误检的缺陷,通过采用修改K-means初始锚框参数与增加一个检测通道,在主干网络中加入SE注意力机制,来改进算法克服小块煤矸石漏检的缺陷。通过实验测试得出,改进后的YOLOv4能够对小块煤矸石检测,同时也能够提高目标检测模型的整体检测精度,准确率可达94%以上,完全可以替代人工检测。

关键词: 目标检测模型, 生成对抗网络, 图像扩充, 煤矸石检测

Abstract: Aiming at the problem of coal gangue sorting, a target detection algorithm based on deep learning is proposed to replace manual gangue sorting. At the same time, a coal gangue image data expansion method based on deep convolution generation countermeasure network is proposed. Through experimental analysis, it is found that the improved yolov4 algorithm using k-means initial anchor frame parameters and adding a detection channel can overcome the defect of missing detection of small coal gangue, At the same time, the detection accuracy of the target detection model is improved.

中图分类号: