矿山电子封条智能监管系统通过YOLOv8 python网络模型技术，矿山电子封条智能监管算法模型在对矿井人数变化、生产作业状态、出入井人员等情况实时监测分析，发现煤矿人员作业及状态异常动态及时告警，矿山电子封条智能监管系统自动将报警信息推送给后台。YOLOv8 算法的核心特性和改动可以归结为如下：提供了一个全新的 SOTA 模型，包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于 YOLACT 的实例分割模型。和 YOLOv5 一样，基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型，用于满足不同场景需求，骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想，将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构，并对不同尺度模型调整了不同的通道数。
属于对模型结构精心微调，不再是无脑一套参数应用所有模型，大幅提升了模型性能。不过这个 C2f 模块中存在 Split 等操作对特定硬件部署没有之前那么友好了。
YOLO V8具体改进如下：
Backbone：使用的依旧是CSP的思想，不过YOLOv5中的C3模块被替换成了C2f模块，实现了进一步的轻量化，同时YOLOv8依旧使用了YOLOv5等架构中使用的SPPF模块；
PAN-FPN：YOLOv8依旧使用了PAN的思想，不过通过对比YOLOv5与YOLOv8的结构图可以看到，YOLOv8将YOLOv5中PAN-FPN上采样阶段中的CBS 1*1的卷积结构删除了，同时也将C3模块替换为了C2f模块；
Decoupled-Head：YOLOv8使用了Decoupled-Head；
Anchor-Free：YOLOv8抛弃了以往的Anchor-Base，使用了Anchor-Free的思想；
损失函数：YOLOv8使用VFL Loss作为分类损失，使用DFL Loss CIOU Loss作为分类损失
样本匹配：YOLOv8抛弃了以往的IOU匹配或者单边比例的分配方式，而是使用了Task-Aligned Assigner匹配方式。
