本项目开发了一套基于改进YOLOv11算法的煤矿传送带异物检测系统，旨在提高矿场作业安全及效率。系统包含详尽的数据集和源代码，便于研究人员学习与应用。
本项目旨在开发一种能够精准快速识别并检测传送带上异常物品的应用程序——即煤矿传输装置上的外来物体检测方案。该应用主要采用了最新的YOLOv11架构。首先，我们详细规划了实验环境设置流程，并介绍了所需的数据准备工作以及模型训练所必需的数据集格式要求；同时涵盖了ONNX格式模型导出、量化评估指标及其可视化呈现等各个环节。此外，在设计阶段考虑到了用户体验因素，开发了一款基于图形用户界面的上传视频和浏览检查效果的服务，方便使用者操作。
这套由YOLOv11作为核心技术组成的煤矿输送线异物监视软件，显著提升了矿区生产作业的安全性和可靠性，并极大地推动了该领域的智能化进程。此成果适用于具备初级及以上编码技能的研究员与工程师群体使用。其特性包括：一是利用先进的YOLOv11神经网络算法来提高异物探测的速度和精确度；二是构建了一个易于理解和操作的工作界面，允许工作人员上传现场录像以检验预测情况；三是提供了详尽的技术指导与辅助图表显示，让用户更好地掌握算法运作的效果。
在未来的路线图中，我们计划增加多类别目标分类能力、提升算法效能，并优化图形界面的人机交互机制。为了确保最佳的应用演示效果，请参与者严格按照本段落的操作指示逐一落实各项环节，并定期更新有关文献和技术材料的知识水平。
5星
