摘要
本发明公开了一种基于YOLOv8的采煤工作面工作状态检测方法，所述方法包括如下步骤：步骤1：获取采煤工作面所有工作状态的数据集；步骤2：构建YOLOv8‑EST网络；步骤3：将采煤工作面工作状态数据集输入改进的YOLOv8模型中进行训练，得到采煤工作面工作状态检测模型；步骤4：将待识别采煤工作面状态图片输入采煤工作面工作状态检测模型中，得到待识别采煤工作面工作状态的检测结果。本发明通过采用YOLOv8目标检测算法，融合改进的Swin Transformer模块，并融入EMA注意力机制，构建出改进的YOLOv8目标检测算法，实现对采煤工作面工作状态的实时、高效、准确的检测，提高生产安全性和效率。
