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煤矿井下巷道行驶车辆车前障碍物检测方法研究
1
作者
闫明伟
《矿业安全与环保》
CAS
北大核心
2024年第1期168-174,共7页
为了解决巷道内运输车辆在行驶过程中对障碍物的检测易受到光照条件影响的问题,提出了一种基于图像增强的障碍物检测方法。该方法先利用VOC数据集格式制作井下车辆行驶过程中的障碍物数据集,然后利用MSR(Multi Scale Retinex)算法对井...
为了解决巷道内运输车辆在行驶过程中对障碍物的检测易受到光照条件影响的问题,提出了一种基于图像增强的障碍物检测方法。该方法先利用VOC数据集格式制作井下车辆行驶过程中的障碍物数据集,然后利用MSR(Multi Scale Retinex)算法对井下采集到的低照度图像进行增强;通过改进CenterNet网络,设计了ResNetBN-18轻量级网络,再基于改进后的CenterNet目标检测算法训练数据集,最后实现对井下运输车辆车前障碍物的准确检测。实验结果表明,改进后的检测模型保持了原网络的高实时性,检测精度比原网络提高了10.1%,帧率提高了6.7%。
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关键词
井下运输车辆
低照度
障碍物检测
CenterNet网络
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题名
煤矿井下巷道行驶车辆车前障碍物检测方法研究
1
作者
闫明伟
机构
国能榆林能源有限责任公司、青龙寺煤矿分公司
出处
《矿业安全与环保》
CAS
北大核心
2024年第1期168-174,共7页
基金
国家自然科学基金项目(52004207)
陕西省自然科学基金项目(2022JM-314)。
文摘
为了解决巷道内运输车辆在行驶过程中对障碍物的检测易受到光照条件影响的问题,提出了一种基于图像增强的障碍物检测方法。该方法先利用VOC数据集格式制作井下车辆行驶过程中的障碍物数据集,然后利用MSR(Multi Scale Retinex)算法对井下采集到的低照度图像进行增强;通过改进CenterNet网络,设计了ResNetBN-18轻量级网络,再基于改进后的CenterNet目标检测算法训练数据集,最后实现对井下运输车辆车前障碍物的准确检测。实验结果表明,改进后的检测模型保持了原网络的高实时性,检测精度比原网络提高了10.1%,帧率提高了6.7%。
关键词
井下运输车辆
低照度
障碍物检测
CenterNet网络
Keywords
underground transport vehicle
low-illumination
detection of obstacle
CenterNet network
分类号
TD634 [矿业工程—矿山机电]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
煤矿井下巷道行驶车辆车前障碍物检测方法研究
闫明伟
《矿业安全与环保》
CAS
北大核心
2024
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