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作者：陈万志;白佳慧;韩雪峰;
单位：辽宁工程技术大学软件学院;辽宁工程技术大学鄂尔多斯研究院;
摘要：煤矿粉尘浓度的准确检测对于保障矿工健康和安全至关重要，针对传统粉尘检测方法存在检测速度慢、精度不足等问题，提出了一种融合多尺度特征的煤矿井下粉尘检测方法。首先，采用大核深度可分离卷积替换传统卷积，在不显著增加参数数量的情况下，直接扩大感受野，使得每层网络能捕捉到更广泛的上下文信息；其次，基于一种多尺度大核注意力结构，融合多尺度边缘增强模块，构建C2＿fMEFA结构，利用大内核与门控和多尺度机制相结合，在提升检测精度的同时提高模型的表示能力；然后，通过改进特征金字塔中不同层次的相关性并结合通道和位置两个注意力，提高模型对粉尘的关注度；最后，将YOLOv8的3个检测头更新为4个检测头，增强对微小粉尘的检测能力。结果表明：煤矿粉尘检测模型的平均精度m_(AP)@0.5达到92.7%,m_(AP)@0.5:0.95达到70.6%,相较于基础模型分别提高了2.7百分点和7.1百分点；与其他主流检测模型的对比结果进一步验证了所提模型在煤矿井下复杂环境下具有更强的检测能力。
关键词：安全工程;;煤矿井下粉尘;;多尺度特征融合;;YOLOv8;;目标检测;;注意力机制
基金资助：国家重点研发计划项目(2018YFB1403303);; 辽工程GPU资源支持项目(2024-02)
