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作者：解盘石;邢军军;段思宇;李国欣;
单位：西安科技大学能源与矿业工程学院;西安科技大学西部矿井开采及灾害防治教育部重点实验室;陕西省岩层控制重点实验室;
摘要：目的 液压支架稳定性控制是大倾角煤层开采所面临的主要技术难题，受地质条件和采场环境变化影响，支架易处于非稳定的工作状态。方法 采用改进的YOLOv11n-Pose算法训练支架姿态检测模型，实现支架整体姿态检测。为满足模型轻量化需求，在算法的主干层引入GhostNet网络结构和RepConv模块；设计C3k2-RVB-EMA注意力机制模块增加模型的鲁棒性；为提高模型的整体精度与收敛效率，对比常用的损失函数CIoU,GIoU,DIoU,EIoU,SIoU和WIoU，选择WIoU为该模型的损失函数。基于双目视觉模型和坐标转换关系，实现对支架支撑高度、顶梁俯仰角及底座偏转角的数据测量。结果 结果表明，模型采用轻量化设计，比YOLOv11n-Pose算法模型体积减少30.26%；采用C3k2-RVB-EMA注意力机制模块和WIoU损失函数，模型准确率提升1.7%；改进算法模型生成的支架姿态曲线、关键点位置和输出的置信度数值均优于现存算法模型；在支架姿态测量实验中，所提模型测量结果最大相对误差在5.52%以内。将所提模型部署至边缘计算设备平台上，其参数量、计算量、体积和推理时间均优于常用模型。结论 改进算法模型用于大倾角煤层支架整体姿态检测，展现出较高的准确性和鲁棒性；同时将模型部署至边缘计算设备上，实现了高效推理，有效兼顾了检测精度与轻量化部署需求，为大倾角煤层液压支架姿态检测提供了可行技术路径。
关键词：液压支架;;姿态检测;;YOLOv11n-Pose;;轻量化模型;;模型部署
基金资助：国家自然科学基金资助项目(52174126);; 陕西省杰出青年科学基金资助项目(2023-JC-JQ-42)
