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基于改进YOLOv8s算法的矿用输送带异物检测技术研究
目录
内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
相关理论与技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.1YOLOv8s算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.2异物检测技术原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
2.3矿用输送带异物检测的特殊要求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
改进YOLOv8s算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
3.1算法优化思路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
3.2模型结构改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
3.3训练策略调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
矿用输送带异物检测实验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
4.1实验环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
4.2数据集准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
4.3实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
5.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
5.2存在问题与不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
5.3未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
1.内容概要
指标
改进前
改进后
模型准确性
75%
90%
系统响应时间
40ms
25ms
在线运行稳定性
高
良好
1.1研究背景与意义
随着矿业产业的迅速发展，矿用输送带在矿物运输过程中扮演着至关重要的角色。然而矿用输送带在运行过程中常常会受到各种异物的影响，如石块、木材等，这些异物不仅可能导致输送带的损坏，还可能引发安全事故。因此对矿用输送带进行实时的异物检测具有重要意义。
近年来，随着计算机视觉和深度学习技术的不断进步，目标检测算法在异物检测领域得到了广泛应用。作为目标检测领域的领军算法之一，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法以其快速、准确的特性受到了广泛关注。在此基础上，本研究致力于改进YOLOv8s算法，以期更好地适应矿用输送带的异物检测需求。
【表】：矿用输送带异物检测的研究现状与挑战
研究内容
研究现状
挑战
矿用输送带异物检测技术应用
广泛运用计算机视觉技术
复杂环境下的准确识别
YOLO系列算法在异物检测中的应用
YOLOv3、YOLOv4等版本已有应用
实时性与准确性之间的平衡
YOLOv8s算法改进研究
尚处于发展阶段
算法优化与实际应用结合的问题
本研究的目的是通过改进YOLOv8s算法，提高矿用输送带异物检测的准确性和实时性，为矿业生产的安全与高效运行提供有力支持。通过对YOLOv8s算法的深入研究与改进，不仅可以提升矿用输送带异物检测的技术水平，而且对于推动深度学习在矿业领域的应用具有重大的理论与实践意义。
本研究的意义在于：
提高矿用输送带异物检测的准确性和实时性，降低因异物导致的安全事故风险。
通过改进YOLOv8s算法，推动目标检测技术在矿业领域的应用进步。
为矿业生产的安全、高效运行提供技术支持，促进矿业产业的可持续发展。
1.2国内外研究现状
近年来，随着人工智能技术的发展和应用，矿用输送带异物检测技术逐渐成为自动化生产线中的关键技术之一。国内外学者在该领域进行了大量的研究工作，取得了显著成果。
?国内研究现状
国内的研究主要集中在矿用输送带异物检测系统的硬件设计与软件开发上。例如，某团队研发了一
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