DL00335-基于深度学习YOLOv11的煤矸石检测含完整数据集

基于深度学习YOLOv11的煤矸石检测：高效、精准、无需人工干预的煤矿“守卫者”

文末有完整代码数据集获取方式

在煤矿开采的过程中，煤矸石的处理一直是一个长期困扰矿业企业的问题。煤矸石不仅占据了大量资源，而且还可能对环境造成污染，因此高效精准地检测煤矸石并加以处理，是煤矿安全生产和环境保护中的一项重要任务。然而，传统的人工检测方式往往效率低下、成本高昂，而且容易出现漏检和误检等问题。那么，如何利用现代科技手段来解决这一难题呢？

痛点：传统检测方式的局限性

传统的煤矸石检测方法依赖人工或传统机器设备，无法实时高效地对大规模煤矿作业环境进行全面检测。人工检测不仅费时费力，还容易受到人力因素的影响，导致漏检和误检的情况频繁发生。而传统机器设备在动态监测和多样化环境条件下的表现也有限，导致检测精度低、速度慢，严重影响了煤矿的生产效率和安全。

解决方案：YOLOv11深度学习模型的革命性应用

随着深度学习技术的飞速发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测方法已经成为解决这一问题的重要工具。YOLO（You Only Look Once）系列目标检测模型凭借其高效、实时的检测能力，已广泛应用于各种目标识别任务。而最新版本的YOLOv11，更是对模型进行了进一步优化，提升了检测速度与准确性，成