个人卖家: 使命而来
CA-YOLOv8输送带大块煤检测算法
CA-YOLOv8输送带大块煤检测算法
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售卖方式详解

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使用环境 在煤矿输送带监控场景中,使用摄像头采集输送带图像,对图像中的大块煤进行检测和报警,以保障煤炭运输的安全和效率。
使用对象 输送带上的大块煤,特别是那些尺寸较大、可能引起输送带堵塞或损坏的煤块。
使用目的 通过自动检测输送带上的大块煤,及时发现并处理可能影响输送带正常运行的煤块,提高煤炭运输的安全性和效率。
输入数据 输送带监控视频图像帧,图像分辨率为1920×1080像素,灰度图像。
输出数据 大块煤检测结果,包括目标类别、位置坐标(x, y)、宽度和高度。
硬件配置 CPU:11th Gen Intel Core i7-11800H,8核16线程,主频2.30GHz。 GPU:NVIDIA GeForce GTX 3060,6GB显存。 内存:16GB DDR4。 硬盘:1TB NVMe SSD。 摄像头:工业级高清摄像头,分辨率1920×1080。 网卡:英特尔I219-V千兆以太网卡,1000Mbps传输速率。
样本获取 在实际煤矿输送带监控场景中,以不同角度录制视频帧,获取54000帧样本图像,其中30000帧用于训练集,24000帧用于测试集。
测试结果 对测试集24000个样本进行测试,精确率(Precision)达到95.6%,召回率(Recall)达到89.0%。
执行速度 检测速度为20ms/次。
资源消耗 CPU:4核,计算占比平均约70%。 GPU:显存占用约6GB,计算占比平均约85%。 内存:使用占比约60%。
源码类型 本算法有Python版本源码,可提供授权使用。
文件大小 算法程序文件50K,权重文件250M。
相关备注
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