基于注意力机制的矿工危险行为检测算法研究 论文

为了有效地检测和识别煤矿井下工作人员的危险行为，防止安全事故的发生，针对煤炭井下背景复杂、尺度变化大等问题，提出了一种基于注意力机制和深度学习的矿工危险动作检测算法。在YOLOv3模型的基础上，设计一种特征提取能力更强、体积更小的轻量化特征提取网络；针对原始的YOLOv3算法在小目标的检测性能较差这一问题，提出了一种基于注意力机制的特征融合模块来优化小目标的漏检和误检问题。

为了评估模型的性能，采集了10 000张煤矿井下图片用于训练和测试，所提出的算法的mAP为83.1%，优于目前常用的目标检测算法。算法测试速度为769 fps，是其他轻量化目标检测算法的6.6倍。试验结果证明，提出的危险行为检测算法可以应用到实际的生产环境中，有助于提高井下安全管理的准确性与效率。

Q1：在矿工危险动作检测算法中，注意力机制的具体作用是什么？

Q2：YOLOv3模型在小目标检测上的缺陷如何通过特征融合模块进行优化？

Q3：相比于其他轻量化目标检测算法，该算法的优势体现在哪些方面？

Q4：未来的煤矿安全监控系统可能会如何进一步利用深度学习技术？

Q5：实际应用中，算法的精度和速度之间如何平衡？