尾矿库识别网络

收敛更快

引入中心三角与外接矩形宽高比的快速交并比损失，在保持精度的同时加速收敛并缩短推理时间。

Weiming, Zhang · Jiang, Wenliang · Qiang, Li · Yi, Luo · Heng, Zhang · Jiao, Qisong · Li, Yongsheng · Hongbo, Jiang

Big Earth Data 2024

参数信息

推理时间

11.7 ms

精度提升

2 %

召回率提升

2.1 %

训练时间缩短

1.08 hours

技术优势

收敛更快

RIoU损失函数通过整合中心三角形和外接矩形宽高比，并赋予特定权重与惩罚项，使模型在更短的时间内达到稳定的检测性能。

小目标检测更好

RIoU损失函数专门针对复杂环境中的小目标检测难题进行了优化，使得尾矿库这类小目标能够被更准确地识别。

推理更快

YOLOv5-RF的推理时间比YOLOv5短11.7毫秒，使得模型在实时或近实时应用中更具优势，而精度不降反升。

应用场景

• 矿山安全监测：快速筛查尾矿库风险，预防溃坝等安全事故。
• 遥感目标检测：提升遥感影像中尾矿库目标检测的精度与效率。
• 环境风险管控：为尾矿库环境风险评估提供可靠识别结果。
• 高分辨率影像分析：在高分辨率遥感影像中准确识别尾矿库边界和分布。