基于改进YOLOv11的煤矿输送带异物检测方法研究

杨慧龙; 张梅; 马天赐

doi:10.13436/j.mkjx.202607032

煤矿机械 ›› 2026, Vol. 47 ›› Issue (7) : 184 -187. DOI: 10.13436/j.mkjx.202607032

基于改进YOLOv11的煤矿输送带异物检测方法研究

杨慧龙, 张梅, 马天赐

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摘要

在煤矿智能化背景下，输送带异物检测对保障矿井安全与生产效率具有重要意义。针对井下低照度、高粉尘环境中目标边界模糊、识别困难的问题，提出了一种改进YOLOv11目标检测模型。该模型在YOLOv11基础上进行了三方面优化：采用轻量化主干网络Mobile NetV3，降低参数量与计算复杂度；引入坐标注意力（CA）机制，增强特征融合能力；设计并嵌入图像增强模块CPA-Enhancer，以提升弱光区域目标的可检测性。在基于煤矿现场图像构建的数据集上进行实验。结果表明：该模型平均精度均值（mAP@0.5）较原模型提升5.4个百分点，同时具有更低的参数规模与良好的检测性能，适用于煤矿复杂场景下的异物智能识别任务，具有良好的工程应用前景。