改进YOLOv8s在煤矿井下矿工行为检测中的应用.docxVIP

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改进YOLOv8s在煤矿井下矿工行为检测中的应用

目录

改进YOLOv8s在煤矿井下矿工行为检测中的应用(1).............4

文档概述................................................4

1.1研究背景与意义.........................................4

1.2煤矿井下安全现状分析...................................5

1.3YOLOv8s简介及其在行为检测中的应用潜力..................9

相关工作................................................9

2.1YOLO系列模型概述......................................11

2.2矿工行为检测的研究进展................................12

2.3存在的问题与挑战......................................13

改进YOLOv8s的策略......................................16

3.1模型架构调整..........................................17

3.2训练策略优化..........................................17

3.3数据增强与预处理......................................19

实验设计与结果分析.....................................20

4.1实验环境搭建..........................................21

4.2实验数据集描述........................................22

4.3实验结果对比与分析....................................22

模型评估与优化.........................................24

5.1模型性能评估指标选择..................................26

5.2模型优化措施探讨......................................27

5.3进一步研究方向展望....................................28

结论与建议.............................................30

6.1研究成果总结..........................................31

6.2对煤矿井下安全监测的贡献..............................33

6.3对未来研究的建议......................................34

改进YOLOv8s在煤矿井下矿工行为检测中的应用(2)............36

文档综述...............................................36

1.1研究背景与意义........................................37

1.2煤矿井下安全现状分析..................................38

1.3YOLOv8s在行为检测中的应用概述.........................39

相关工作...............................................40

2.1YOLO系列模型简介......................................44

2.2矿工行为检测的研究进展................................46

2.3模型性能评估指标体系..................................47

煤矿井下环境特征分析...................................49

3.1环境光照条件分析......................................49

3.2空气质量与粉尘浓度评估................................50

3.3语音信号干扰因素探讨..................................52

改进YOLOv

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