案例介绍
本项目设计了一套基于计算机视觉的煤炭目标检测系统，专门针对煤矿传送带复杂工况，实时检测煤块、矸石、异物，并引入“未知”类用于捕捉未定义异常目标。系统采用深度卷积神经网络，结合多尺度特征融合与注意力机制，在煤尘、光照多变环境下仍保持高检出率与低误检率，输出类别、位置与置信度，直接驱动分拣装置或报警，实现智能排矸、异物剔除及未知风险预警，显著降低人工拣选强度与漏检风险。
在作品中，我担任核心算法负责人，主导数据采集方案设计、图像清洗与标注规范制定，选型并优化检测模型结构，完成训练策略调参、模型蒸馏与量化加速，最终将模型部署在边缘计算设备上，保证实时推理，并参与系统联调与现场迭代，确保检测精度与鲁棒性满足工业要求。
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