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基于计算机视觉技术的矿井电机车无人驾驶障碍物检测技术
被引量：
20
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作者
王京华
王李管
毕林
《黄金科学技术》
CSCD
2021年第1期136-146,共11页
针对传统计算机视觉方法难以实现障碍物实时检测和定位的问题,提出传统计算机视觉技术与深度学习目标检测算法YOLOv3相结合的障碍物智能检测方法。首先,采集电机车行驶区域(即有效检测区域)存在的障碍物数据并制作VOC格式数据集,使用YOL...
针对传统计算机视觉方法难以实现障碍物实时检测和定位的问题,提出传统计算机视觉技术与深度学习目标检测算法YOLOv3相结合的障碍物智能检测方法。首先,采集电机车行驶区域(即有效检测区域)存在的障碍物数据并制作VOC格式数据集,使用YOLOv3训练数据集,得到障碍物检测模型;然后,采用传统计算机视觉技术定位到轨道,使用"3邻域"搜索法获得轨道线坐标值,根据距离信息向轨道外侧扩展一定距离,提取有效检测区域,同时网格化图片,将障碍物的坐标换算为实际距离;最后,使用障碍物检测模型对有效检测区域进行检测。试验结果表明:该方法可以识别行驶区域内多种特征差异很大的目标物体,如电机车、人和大块落石等;该方法每秒可以处理6帧图片,现场采集的实际数据测试平均精确率达到93.2%。
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关键词
地下矿
无人驾驶电机车
障碍物智能检测
计算机视觉
YOLOv3
有效
检测
区域
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职称材料
题名
基于计算机视觉技术的矿井电机车无人驾驶障碍物检测技术
被引量：
20
1
作者
王京华
王李管
毕林
机构
中南大学资源与安全工程学院
出处
《黄金科学技术》
CSCD
2021年第1期136-146,共11页
基金
国家重点研发计划项目“深部集约化开采生产过程智能管控技术”(编号:2017YFC0602905)资助。
文摘
针对传统计算机视觉方法难以实现障碍物实时检测和定位的问题,提出传统计算机视觉技术与深度学习目标检测算法YOLOv3相结合的障碍物智能检测方法。首先,采集电机车行驶区域(即有效检测区域)存在的障碍物数据并制作VOC格式数据集,使用YOLOv3训练数据集,得到障碍物检测模型;然后,采用传统计算机视觉技术定位到轨道,使用"3邻域"搜索法获得轨道线坐标值,根据距离信息向轨道外侧扩展一定距离,提取有效检测区域,同时网格化图片,将障碍物的坐标换算为实际距离;最后,使用障碍物检测模型对有效检测区域进行检测。试验结果表明:该方法可以识别行驶区域内多种特征差异很大的目标物体,如电机车、人和大块落石等;该方法每秒可以处理6帧图片,现场采集的实际数据测试平均精确率达到93.2%。
关键词
地下矿
无人驾驶电机车
障碍物智能检测
计算机视觉
YOLOv3
有效
检测
区域
Keywords
underground mine
driverless electric locomotive
intelligent obstacle detection
computer vision
YOLOv3
effective detection area
分类号
TD524 [矿业工程—矿山机电]
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作者
出处
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被引量
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1
基于计算机视觉技术的矿井电机车无人驾驶障碍物检测技术
王京华
王李管
毕林
《黄金科学技术》
CSCD
2021
20
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