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露天矿山下无人矿卡的轻量级障碍检测算法
被引量：
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作者
程铄棋
伊力哈木·亚尔买买提
+2 位作者
谢丽蓉
李熙玉
马颖
《煤炭科学技术》
北大核心
2025年第7期262-274,共13页
随着人工智能技术不断发展和智慧矿山理念的逐步推进,传统露天矿山的运营模式正在被自动化方式取代。无人矿卡作为智慧矿山的重要组成部分,其推广应用有效解决了因矿区地形不规则、路面坑洼或恶劣天气等因素导致的矿卡翻车、侧滑等问题...
随着人工智能技术不断发展和智慧矿山理念的逐步推进,传统露天矿山的运营模式正在被自动化方式取代。无人矿卡作为智慧矿山的重要组成部分,其推广应用有效解决了因矿区地形不规则、路面坑洼或恶劣天气等因素导致的矿卡翻车、侧滑等问题,从而显著降低了由此引发的伤亡事故。准确的检测目标类别是做避障决策的前提,而模型轻量化可以在资源有限的条件下很好地部署。因此,针对露天矿山场景下,无人矿卡目标检测算法存在参数量多、模型较大及小目标和遮挡目标检测准确率低的问题,提出轻量级无人矿卡检测算法LWHP(Lightweight High-Precision),设计思路有以下4点:其一,提出高效加权双向的特征金字塔网络R-BiFPN,利用这一结构重构颈部网络,通过跨层连接及双向传播,减少冗余计算路径,并通过加权特征融合方式增强多尺度特征融合能力,提升小目标检测能力的同时大幅度降低参数量;其二,设计带有多头注意力机制的检测解耦头,改善卷积层冗余导致网络复杂的问题,并处理空间维度以集中捕捉目标特征,减弱无关背景干扰,提升遮挡目标识别准确率;其三,利用双重卷积构建轻量级神经网络CDC,增强通道间信息流动,提高模型特征表达能力并降低模型复杂度;其四,引入EIOU损失函数,分别计算目标边界框的宽高差异,并加入Focal Loss解决难易样本不平衡问题,获得更快的收敛速度和更优秀的定位能力。试验表明:改进后算法相较于原始算法参数量降低50.2%,计算量减少46.3%,模型大小压缩47.6%,仅有3.3 MB,且FPS达到92.9,满足实时性需求。精度提升1.6%,召回率提升3.1%,平均精度达到79.6%,相比原模型提升2%,保证轻量级部署的同时提升了检测准确率。
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关键词
无人矿卡
目标检测
LWHP
轻量化
加权双向特征金字塔网络
多头注意力机制
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题名
露天矿山下无人矿卡的轻量级障碍检测算法
被引量：
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作者
程铄棋
伊力哈木·亚尔买买提
谢丽蓉
李熙玉
马颖
机构
新疆大学
电气工程学院
新疆大学新疆露天矿智能生产与管控重点实验室
出处
《煤炭科学技术》
北大核心
2025年第7期262-274,共13页
基金
新疆厅厅联动项目-自进化学习型露天矿自动驾驶系统关键技术研究资助项目(2023B01006)
基于深度学习的数字图像篡改检测技术研究资助项目(62362063)。
文摘
随着人工智能技术不断发展和智慧矿山理念的逐步推进,传统露天矿山的运营模式正在被自动化方式取代。无人矿卡作为智慧矿山的重要组成部分,其推广应用有效解决了因矿区地形不规则、路面坑洼或恶劣天气等因素导致的矿卡翻车、侧滑等问题,从而显著降低了由此引发的伤亡事故。准确的检测目标类别是做避障决策的前提,而模型轻量化可以在资源有限的条件下很好地部署。因此,针对露天矿山场景下,无人矿卡目标检测算法存在参数量多、模型较大及小目标和遮挡目标检测准确率低的问题,提出轻量级无人矿卡检测算法LWHP(Lightweight High-Precision),设计思路有以下4点:其一,提出高效加权双向的特征金字塔网络R-BiFPN,利用这一结构重构颈部网络,通过跨层连接及双向传播,减少冗余计算路径,并通过加权特征融合方式增强多尺度特征融合能力,提升小目标检测能力的同时大幅度降低参数量;其二,设计带有多头注意力机制的检测解耦头,改善卷积层冗余导致网络复杂的问题,并处理空间维度以集中捕捉目标特征,减弱无关背景干扰,提升遮挡目标识别准确率;其三,利用双重卷积构建轻量级神经网络CDC,增强通道间信息流动,提高模型特征表达能力并降低模型复杂度;其四,引入EIOU损失函数,分别计算目标边界框的宽高差异,并加入Focal Loss解决难易样本不平衡问题,获得更快的收敛速度和更优秀的定位能力。试验表明:改进后算法相较于原始算法参数量降低50.2%,计算量减少46.3%,模型大小压缩47.6%,仅有3.3 MB,且FPS达到92.9,满足实时性需求。精度提升1.6%,召回率提升3.1%,平均精度达到79.6%,相比原模型提升2%,保证轻量级部署的同时提升了检测准确率。
关键词
无人矿卡
目标检测
LWHP
轻量化
加权双向特征金字塔网络
多头注意力机制
Keywords
unmanned mining trucks
target detection
LWHP
lightweighting
weighted bidirectional feature pyramid network
multi-head attention mechanism
分类号
TD57 [矿业工程—矿山机电]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
露天矿山下无人矿卡的轻量级障碍检测算法
程铄棋
伊力哈木·亚尔买买提
谢丽蓉
李熙玉
马颖
《煤炭科学技术》
北大核心
2025
1
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