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题名基于YOLOv5的装载机物料细粒度检测优化算法
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作者
顾同成
徐武彬
李冰
李志恒
惠翔禹
何心
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机构
广西科技大学机械与汽车工程学院
广西土方机械协同创新中心
广西柳工机械股份有限公司
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出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024年第1期239-252,共14页
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基金
广西科技计划资助项目(桂科AD22080042)
广西科技重大专项资助项目(桂科AA22068064)
广西重点研发计划资助项目(桂科AB22035066)。
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文摘
针对装载机智能铲装过程中缺少对物料细粒度方面的高精度检测算法问题,提出基于YOLOv5改进的物料细粒度目标检测算法。该方法主要利用注意力机制提高模型对细粒度特征的提取能力和对低质量数据的检测能力。为进一步利用注意力优化网络性能,提出双线性注意力机制,研究最佳嵌入方案并将软阈值思想与双线性注意力机制结合,以达到缓解低质量数据对模型检测精度影响的目的。实验结果表明,相较于原YOLOv5,双线性注意力机制改进后的网络在高质量样本上的mAP@0.5为93.2%,提高6.0%,每秒检测帧数(FPS)为52.6;嵌入软阈值后,网络在低质量样本上的mAP@0.5为90.2%,提高9.9%,FPS为50.0,满足装载机智能铲装过程对算法检测精度和实时性的要求。
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关键词
YOLOv5算法
智能铲装
物料识别
细粒度
注意力机制
目标检测
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Keywords
YOLOv5
smart shovel
material identification
fine-grained
attention mechanism
object detection
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.4
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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题名装载机智能铲装与人工铲装的减阻效果对比分析
被引量：2
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作者
廖凯
吴运新
黄运生
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机构
中南大学机电工程学院
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出处
《建筑机械》
北大核心
2003年第12期58-60,共3页
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文摘
本文通过对装载机工作机构的力学数学建模 ,借助现场采集的传感器数据 ,用MATLAB进行数值模拟 ,将智能铲装与人工铲装条件下的减阻效果进行比较分析 ,并得出结论。
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关键词
装载机
智能铲装
减阻
传感器
数据采集
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Keywords
loader, intelligent shovelling, decreasing resistance
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分类号
TH243
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名装载机智能减阻铲装控制策略及实验研究
被引量：2
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作者
卢一鸣
刘昕晖
曹丙伟
陈伟
李昊旻
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机构
吉林大学机械与航空航天工程学院
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出处
《液压与气动》
北大核心
2022年第2期169-175,共7页
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文摘
为了降低装载机铲装作业时因轮胎滑转而造成的功率损失,提出了一种以破坏物料致密性为基础的智能减阻铲装控制策略。基于理论分析明确了装载机铲装时的作业阻力形成机理,确立了通过自动提升动臂来破坏密实核以达到减阻插入的新思路。提出了基于现有液压系统的改进方案,并设计了基于轮速差值的装载机智能减阻铲装控制策略。后续铲装实验证明,该控制策略能够在铲装过程中出现打滑时自动提升动臂来破坏物料致密性,降低作业阻力并减少轮胎打滑时间,避免了功率损耗。
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关键词
装载机
智能减阻铲装
轮速差值
实验验证
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Keywords
loader
intelligent drag reduction shovel
wheel speed difference
experimental verification
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分类号
TH137
[机械工程—机械制造及自动化]
TH243
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