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联合DD-GAN和全局特征的井下人员重识别方法
被引量：
3
1
作者
孙彦景
魏力
+5 位作者
张年龙
云霄
董锴文
葛敏
程小舟
侯晓峰
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期201-211,共11页
对煤矿井下各重要区域多个监控摄像头获取到的视频数据进行管控分析,定位和身份识别视频中的工作人员,对煤矿安全智能化生产具有重要意义。为解决矿井下光线暗淡、光照不均匀,现有常规行人重识别方法不能满足井下人员重识别的问题,提出...
对煤矿井下各重要区域多个监控摄像头获取到的视频数据进行管控分析,定位和身份识别视频中的工作人员,对煤矿安全智能化生产具有重要意义。为解决矿井下光线暗淡、光照不均匀,现有常规行人重识别方法不能满足井下人员重识别的问题,提出一种联合双鉴别式生成对抗网络和全局特征的井下人员重识别方法。首先,采用双鉴别式生成对抗网络DD-GAN对井下暗光或光照不均的图像进行增强与复原,为后续重识别提供更具辨别力的图像基础;其次,在图像增强的基础上,设计一种基于全局特征描述的重识别网络以解决井下作业人员的身份识别问题,并使用随机擦除与k互近邻重排序方法来进一步提高重识别网络的鲁棒性和识别精度;最后,构建适用于井下特殊场景的Miner-CUMT数据集,解决了现有样本集场景单一的问题,同时也提高了该方法的泛化性。该方法在构建数据集Miner-CUMT进行了有效性验证,实现了煤矿巷道低照度场景下精准的人员重识别任务,为推进煤矿智能化安全生产的发展打下重要基础。
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关键词
智能化煤矿
行人重识别
卷积神经网络
图像增强
生成对抗网络
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职称材料
题名
联合DD-GAN和全局特征的井下人员重识别方法
被引量：
3
1
作者
孙彦景
魏力
张年龙
云霄
董锴文
葛敏
程小舟
侯晓峰
机构
中国
矿业
大学信息与控制工程学院
徐州市智能安全与应急协同工程研究中心
安徽马钢罗河矿业有限责任公司生产技术部
中钢集团马鞍山矿山研究院股份
有限
公司
选矿及自动化研究所
无锡沃爱思科技
有限
公司
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期201-211,共11页
基金
江苏省自然科学基金青年项目(BK20180640)
国家自然科学基金(61902404,51734009,51504255,51734009,61771417,62001475)
+1 种基金
国家重点研发计划(2016YFC0801403)
江苏省重点研发计划(BE2015040)。
文摘
对煤矿井下各重要区域多个监控摄像头获取到的视频数据进行管控分析,定位和身份识别视频中的工作人员,对煤矿安全智能化生产具有重要意义。为解决矿井下光线暗淡、光照不均匀,现有常规行人重识别方法不能满足井下人员重识别的问题,提出一种联合双鉴别式生成对抗网络和全局特征的井下人员重识别方法。首先,采用双鉴别式生成对抗网络DD-GAN对井下暗光或光照不均的图像进行增强与复原,为后续重识别提供更具辨别力的图像基础;其次,在图像增强的基础上,设计一种基于全局特征描述的重识别网络以解决井下作业人员的身份识别问题,并使用随机擦除与k互近邻重排序方法来进一步提高重识别网络的鲁棒性和识别精度;最后,构建适用于井下特殊场景的Miner-CUMT数据集,解决了现有样本集场景单一的问题,同时也提高了该方法的泛化性。该方法在构建数据集Miner-CUMT进行了有效性验证,实现了煤矿巷道低照度场景下精准的人员重识别任务,为推进煤矿智能化安全生产的发展打下重要基础。
关键词
智能化煤矿
行人重识别
卷积神经网络
图像增强
生成对抗网络
Keywords
smart coal mines
person re-identification
convolutional neural network
image enhancement
generative adversarial networks
分类号
TP391 [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
操作
1
联合DD-GAN和全局特征的井下人员重识别方法
孙彦景
魏力
张年龙
云霄
董锴文
葛敏
程小舟
侯晓峰
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
3
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