基于改进YOLOv8的矿井复杂环境小目标检测算法

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

研究 | 更新时间：2025-11-11

- 基于改进YOLOv8的矿井复杂环境小目标检测算法
- Small target detection algorithm in a mine complex environment based on improved YOLOv8
- “在煤矿安全领域，研究人员提出了改进的YOLOv8模型，有效提升了安全帽检测精度，为矿井安全监测提供了新方案。”
- 大数据 2025年11卷第6期页码：166-181
- 作者机构：
  
  1.西北工业大学计算机学院，陕西西安 710129
  2.北京东方国信科技股份有限公司，北京 100012
  3.联通在线信息科技有限公司，北京 100031
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.11959/j.issn.2096-0271.2025075
  中图分类号： TP312
- 纸质出版：2025-11-15
- 稿件说明：
移动端阅览
彭森,张珂珂,杨一群等.基于改进YOLOv8的矿井复杂环境小目标检测算法[J].大数据,2025,11(06):166-181.

PENG Sen,ZHANG Keke,YANG Yiqun,et al.Small target detection algorithm in a mine complex environment based on improved YOLOv8[J].BIG DATA RESEARCH,2025,11(06):166-181.
彭森,张珂珂,杨一群等.基于改进YOLOv8的矿井复杂环境小目标检测算法[J].大数据,2025,11(06):166-181. DOI： 10.11959/j.issn.2096-0271.2025075.

PENG Sen,ZHANG Keke,YANG Yiqun,et al.Small target detection algorithm in a mine complex environment based on improved YOLOv8[J].BIG DATA RESEARCH,2025,11(06):166-181. DOI： 10.11959/j.issn.2096-0271.2025075.

浏览量

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

暂无数据