一种基于改进YOLOv5s的煤矿通风井壁裂缝检测方法

    公开(公告)号:CN118298294A

    公开(公告)日:2024-07-05

    申请号:CN202410267114.6

    申请日:2024-03-08

    Inventor: 吕天吉 洪林

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv5s的煤矿通风井壁裂缝检测方法,涉及煤矿通风井壁裂缝视觉识别技术领域,包括煤矿通风井筒巡检机器人采集目标检测图像数据;图像预处理;对图像进行标注并制作数据集标签文件,每张图像都生成对应的标注信息文件;搭建改进YOLOv5s的目标检测网络模型;利用训练集对目标检测网络模型进行训练,得到算法模型;使用改进的YOLOv5s算法模型对煤矿通风井壁裂缝数据进行检测,得到检测结果。本发明改进了YOLOv5s模型,在原有模型基础上添加了EMA注意力机制,使用了BiFPN双向特征融合框架并引入MPDIoU损失函数,使得网络定位精度高,识别能力强,能够有效地检测井壁裂缝。

    一种基于图像处理的煤矿通风井壁裂缝提取方法

    公开(公告)号:CN119168979A

    公开(公告)日:2024-12-20

    申请号:CN202411251211.2

    申请日:2024-09-07

    Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的煤矿通风井壁裂缝提取方法,涉及图像处理技术领域,包括获取煤矿通风井壁裂缝原始图像数据;对原图像进行加权平均值的灰度化,得到包含像素灰度值的灰度图像数据;对图像进行直方图均衡化处理;对图像直方图均衡化后的裂缝图像进行图像灰度变换处理,通过设定分段线性函数#imgabs0#、#imgabs1#、#imgabs2#、#imgabs3#的值,得到灰度分段线性变换法后的井壁裂缝图像;对所述灰度图像数据进行图像去噪处理;通过裂缝边缘检测算法对裂缝边缘进行检测。本发明通过图像灰度化、直方图均衡化、灰度变换、去噪处理、裂缝边缘检测,实现了原始图像质量的优化,减少了噪声干扰,提升了裂缝检测效率、准确性及自动化程度。

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