基于YOLOV8的高磁铁矿输送带异物检测技术研究

摘要

在矿山复杂环境中，高磁性矿输送带异物检测面临场景干扰严重、识别难度大的挑战，针对高磁性矿中异物边缘信息易丢失和实时响应难度大的问题，提出了基于YOLOV8的深度学习图像检测方法。首先，建立输送带异物数据集，采用暗通道去雾技术对数据进行预处理，提升图像清晰度；然后，结合YOLOV8的网络特性，引入动态注意力机制，并用蛇形卷积代替普通卷积，允许模型在处理输入数据时动态地分配注意力，同时捕捉到更广泛的局部和全局特征；最后，改进动态检测头来灵活适配多尺度和多方向的检测需求，以提升模型的适应性并降低参数计算量。试验结果表明：基于YOLOV8的异物检测模型平均检测准确率达到96.4%，召回率为91%，平均检测时间仅为29 ms，完全满足矿山皮带运输现场对精准检测和实时性的要求。

关键词

异物检测 / 磁性矿输送带 / 动态监测 / YOLOV8 / 图像去雾 / 蛇形卷积