《工矿自动化》虚拟专题 | 智能矿山目标检测技术

工矿自动化

     目标检测是煤矿智能化信息感知的重要内容，可实现对矿山场景中人、物、环境等的实时监测和识别，为矿山安全生产、管理提供重要信息。随着人工智能技术的快速发展及其与煤炭资源开发利用的深度融合，煤矿生产场景下的目标检测技术得到了广大煤炭科技工作者的深入研究，取得了丰硕的成果。本刊整理了近期发表的智能矿山领域目标检测技术代表性文章，以期促进同行交流。

曹帅，董立红，邓凡，等. 基于YOLOv7−SE的煤矿井下场景小目标检测方法[J]. 工矿自动化，2024，50（3）：35-41.

秦宇龙，程继明，任一个，等. 基于改进YOLOv5的带式输送机大块煤检测[J]. 工矿自动化，2024，50（2）：57-62, 71.

顾清华，苏存玲，王倩，等. 基于双曲嵌入的露天矿区暗光环境下道路多目标检测模型[J]. 工矿自动化，2024，50（1）：49-56, 114.

宋立业，赵小萱，崔昊. 基于改进YOLOv7的矿用电铲检测算法[J]. 工矿自动化，2023，49（12）：18-24, 32.

张辉，苏国用，赵东洋. 基于FBEC−YOLOv5s的采掘工作面多目标检测研究[J]. 工矿自动化，2023，49（11）：39-45.