随着煤矿行业的发展，提高煤矿工作环境的安全性成为至关重要的任务，YOLOv5是一种高效的对象检测算法，具有快速的检测速度和出色的准确性。本研究通过构建适用于煤矿场景的数据集，训练YOLOv5模型，实现了在煤矿环境中的对象检测和隐患排查应用。实验结果表明，YOLOv5对象检测技术能够高效地检测煤矿场景中的人员、设备和其他潜在风险因素，提高了隐患监测和排查的速度、精度和实时响应能力，降低了事故风险，提高了工作效率，改善了煤矿运营的效率，降低了成本。

0 引言
1 YOLOv5对象检测技术概述
1.1 YOLOv5架构
1.2 特征提取与分类
1.3 目标检测与边界框预测
1.4 模型训练与优化
2 煤矿双重预防隐患排查系统
2.1 系统架构与设计
2.2 数据采集与标注
2.3 实时监控与检测流程
2.4 数据分析与报告生成
3 YOLOv5在煤矿隐患检测中的应用
3.1 煤矿场景下的挑战
3.2 数据集的构建
3.3 检测结果的准确性与效率
3.4 实际案例研究
4 系统性能评估与优化
4.1 评估指标
4.2 结果分析
4.3 优化策略
5 安全性与隐私问题
5.1 数据隐私保护
5.2 系统安全性
5.3 法规合规
6 结果与讨论
6.1 YOLOv5在煤矿双重预防隐患检测中的效果
6.2 讨论
6.3 展望与未来研究方向
6.4 潜在的改进和扩展方向
7 结论