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改进YOLOv7的高效煤矿烟火检测算法
1
作者 刘春霞 张凯强 +2 位作者 潘理虎 龚大立 谢斌红 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第6期1832-1840,共9页
为解决煤矿烟火检测中速度缓慢和图像背景干扰问题,提出一种基于YOLOv7改进的检测算法。通过设计SlimNeck结构重构颈部网络实现模型轻量化;采用WIoUv3减轻低质量训练集的影响;在ELAN结构融入EMA模块,减少信息转换过程中的损失;引入具备... 为解决煤矿烟火检测中速度缓慢和图像背景干扰问题,提出一种基于YOLOv7改进的检测算法。通过设计SlimNeck结构重构颈部网络实现模型轻量化;采用WIoUv3减轻低质量训练集的影响;在ELAN结构融入EMA模块,减少信息转换过程中的损失;引入具备多种感知能力的动态检测头提升模型表现力。实验结果表明,改进后的模型mAP提升了3.2%,同时模型的参数量和计算量分别减少了0.59 MB和2.2 G。检测速度达到了18.1 ms,保证了高精度,满足实时监测的需求。 展开更多
关键词 目标检测 空间语义信息转换 注意力机制 边界框回归函数 动态检测头 煤矿烟火 轻量化网络
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融合RGB与IR图像的遥感小目标检测方法
2
作者 刘春霞 孟吉星 +1 位作者 潘理虎 龚大立 《计算机工程》 北大核心 2025年第7期326-338,共13页
针对现有的目标检测方法在处理背景复杂、有效信息量少的遥感图像时存在的误检、漏检等问题,提出了一种多模态遥感小目标检测方法——BFMYOLO。设计了像素级的红-绿-蓝(RGB)和红外(IR)图像的融合模块,即多模态融合模块(BFM),充分利用不... 针对现有的目标检测方法在处理背景复杂、有效信息量少的遥感图像时存在的误检、漏检等问题,提出了一种多模态遥感小目标检测方法——BFMYOLO。设计了像素级的红-绿-蓝(RGB)和红外(IR)图像的融合模块,即多模态融合模块(BFM),充分利用不同模态的互补性,实现两种模态信息的有效融合;设计了全尺度自适应更新模块(AA),解决特征融合过程中的多目标信息冲突问题,通过结合CARAFE上采样算子并进一步融入浅层特征,在加强非相邻层间融合的同时增强小目标的空间信息;设计了改进的任务解耦检测头(IDHead),将分类和回归任务分开处理,以降低不同任务的相互干扰,融合深层语义特征,进一步提升模型的检测性能。采用归一化Wasserstein距离(NWD)损失函数作为定位回归损失函数,降低位置偏差的敏感性。实验结果表明,该方法在VEDAI、NWPU VHR-10和DIOR数据集上的阈值设定为0.5时的均值平均精度(mAP@0.5)分别达到78.6%、95.5%和73.3%,优于其他先进模型,在遥感小目标检测中表现出良好的性能。 展开更多
关键词 遥感目标检测 可见光和红外图像 轻量级上采样算子 注意力机制 特征融合
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DetSegNet:一种基于检测和分割的高精度水尺水位检测网络 被引量：5
3
作者 房爱印 王永贤 +3 位作者 尹曦萌 王鹏 李忠义 刘志 《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期28-34,共7页
为了克服传统水位测量方法中水位边缘粗糙和检测精度不足的问题,提出了一种高精度的水尺水位检测网络——DetSegNet。DetSegNet在网络结构、损失函数等方面对YOLOv4和DeepLabv3+算法进行了改进,并将水尺刻度识别、水体区域分割、水位线... 为了克服传统水位测量方法中水位边缘粗糙和检测精度不足的问题,提出了一种高精度的水尺水位检测网络——DetSegNet。DetSegNet在网络结构、损失函数等方面对YOLOv4和DeepLabv3+算法进行了改进,并将水尺刻度识别、水体区域分割、水位线检测和水位值计算等模块进行有效结合,实现了对水尺与水体交界区域的高效定位和精确分割。实验结果表明,DetSegNet在水尺图像数据集上的检测精度和速度均优于传统的检测方法;现场测试表明,DetSegNet的水位检测误差小于1 cm,满足水文监测的精度要求。 展开更多
关键词 水位检测 深度学习 图像处理 YOLOv4算法 DeepLabv3+算法
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煤矿探水卸杆动作识别研究 被引量：6
4
作者 党伟超 姚远 +2 位作者 白尚旺 高改梅 吴喆峰 《工矿自动化》 北大核心 2020年第7期107-112,共6页
针对煤矿井下探水作业监工人员通过观看视频来监控卸杆作业的方式存在效率低下且极易出错的问题,提出利用三维卷积神经网络(3DCNN)模型对探水作业中的卸杆动作进行识别。3DCNN模型使用3D卷积层自动完成动作特征提取,通过3D池化层对运动... 针对煤矿井下探水作业监工人员通过观看视频来监控卸杆作业的方式存在效率低下且极易出错的问题,提出利用三维卷积神经网络(3DCNN)模型对探水作业中的卸杆动作进行识别。3DCNN模型使用3D卷积层自动完成动作特征提取,通过3D池化层对运动特征进行降维,通过Softmax分类处理来识别卸杆动作,并使用批量归一化层提高模型的收敛速度和识别准确率。采用3DCNN模型对卸杆动作进行识别时,首先对数据集进行预处理,从每段视频中均匀抽取几帧图像作为某动作的代表,并降低分辨率;然后采用训练集对3DCNN模型进行训练,并保存训练好的权重文件;最后采用训练好的3DCNN模型对测试集进行测试,得出分类结果。实验结果表明,设置采样帧数为10帧、分辨率为32×32、学习率为0.0001,3DCNN模型对卸杆动作的识别准确率最高可达98.86%。 展开更多
关键词 煤矿防治水 煤矿探水 卸杆动作识别 三维卷积神经网络 3DCNN 批量归一化层
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基于改进双流法的井下配电室巡检行为识别 被引量：10
5
作者 党伟超 张泽杰 +2 位作者 白尚旺 龚大力 吴喆峰 《工矿自动化》 北大核心 2020年第4期75-80,共6页
井下配电室监控视频持续时间较长且行为类型复杂,传统双流卷积神经网络(CNN)法对此类行为识别效果较差.针对该问题,对双流CNN法进行改进,提出了一种基于改进双流法的井下配电室巡检行为识别方法.通过场景分析,将巡检行为分为站立检测、... 井下配电室监控视频持续时间较长且行为类型复杂,传统双流卷积神经网络(CNN)法对此类行为识别效果较差.针对该问题,对双流CNN法进行改进,提出了一种基于改进双流法的井下配电室巡检行为识别方法.通过场景分析,将巡检行为分为站立检测、下蹲检测、走动、站立记录、坐下记录5种类型,并制作了巡检行为数据集IBDS5.将每个巡检行为视频等分为3个部分,分别对应巡检开始、巡检中和巡检结束;对3个部分视频分别随机采样,获取代表空间特征的RGB图像和代表运动特征的连续光流图像,并分别输入空间流网络和时间流网络进行特征提取;对2个网络的预测特征进行加权融合,获取巡检行为识别结果.实验结果表明,以Res Net152网络结构为基础,且权重比例为1∶2的空间流和时间流双流融合网络具有较高的识别准确度,Top-1准确度达到98.92%;本文方法在IBDS5数据集和公共数据集UCF101上的识别准确率均优于3D-CNN、传统双流CNN等现有方法. 展开更多
关键词 井下配电室 巡检行为识别 双流卷积神经网络 视频分段 特征融合
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基于RDB-YOLOv4的煤矿井下有遮挡行人检测 被引量：12
6
作者 谢斌红 袁帅 龚大立 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第5期200-207,共8页
针对煤矿井下数字化人员检测过程中行人易被大型设备遮挡而导致的误检、漏检等问题,提出了一种基于RDB-YOLOv4网络的煤矿井下有遮挡行人检测方法。该算法以YOLOv4为基础网络架构,在CSPDarknet-53特征提取网络中加入了残差密集块(residua... 针对煤矿井下数字化人员检测过程中行人易被大型设备遮挡而导致的误检、漏检等问题,提出了一种基于RDB-YOLOv4网络的煤矿井下有遮挡行人检测方法。该算法以YOLOv4为基础网络架构,在CSPDarknet-53特征提取网络中加入了残差密集块(residual dense block,RDB),对不同层次的特征实现跨层传递和融合,连续的连接保证了低级和高级特征信息的存储和记忆,使得完整有效的局部特征能准确预测被遮挡行人的信息。对比当前主流目标检测算法和遮挡处理检测算法,该算法在PASCAL VOC 2007公开数据集和煤矿井下行人数据集下有效提升了测试的平均精度(average precision,AP),相比YOLOv4在两组不同数据集测试的平均精度分别提升了2.74个百分点和3.5个百分点(IoU=0.5)。 展开更多
关键词 遮挡行人检测 YOLOv4网络 残差密集块 煤矿井下
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融合交叉熵损失的3DCNN探水作业动作识别 被引量：1
7
作者 刘春霞 高强 +1 位作者 潘理虎 龚大立 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第4期1160-1165,共6页
为解决矿井探水作业中人工验收效率低、耗时长等问题,提出一种融合交叉熵损失函数的3DCNN探水作业动作识别模型。使用ReLU非线性化函数和SoftMax交叉熵损失函数,将隐含的特征数据判断分类别后再进行学习,得到较为丰富的批次网络信息图;... 为解决矿井探水作业中人工验收效率低、耗时长等问题,提出一种融合交叉熵损失函数的3DCNN探水作业动作识别模型。使用ReLU非线性化函数和SoftMax交叉熵损失函数,将隐含的特征数据判断分类别后再进行学习,得到较为丰富的批次网络信息图;将批量归一化操作引入到网络结构中,弥补网络模型收敛速率慢的不足,提高模型的泛化能力和鲁棒性,达到有效提高验收效率的目的。经过与其它网络模型对比,实验结果表明,该方法有效解决了人工验收低效率的问题,提高了动作识别的准确率。 展开更多
关键词 煤矿水害防治 探水作业 图像处理 行为分类 深度学习 三维卷积神经网络
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基于离差最大化组合赋权的煤矿安全评价研究 被引量：17
8
作者 白丽丽 白尚旺 +2 位作者 党伟超 潘理虎 赵永兴 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第4期82-87,共6页
针对组合赋权中权重分配不够客观准确的问题,提出基于离差最大化组合赋权的煤矿安全评价法。综合分析煤矿安全生产的风险原因,建立包含12个一级指标、50个二级指标的评价体系。采用熵权法与变异系数法计算各指标的客观权重,通过构建的... 针对组合赋权中权重分配不够客观准确的问题,提出基于离差最大化组合赋权的煤矿安全评价法。综合分析煤矿安全生产的风险原因,建立包含12个一级指标、50个二级指标的评价体系。采用熵权法与变异系数法计算各指标的客观权重,通过构建的离差最大化组合预警评价模型使两种赋权法的组合结果最佳,利用Spearman秩相关系数法检验其兼容度。以6所矿井为例进行实例验证,得到的风险等级量化值为{0.65,0.62,0.60,0.32,0.63,0.55},兼容度为0.8632。结果表明该模型充分融合了指标的权重信息,避免了主观分配法和平均分配法忽略指标数据实际意义的错误,验证了模型的可靠性与有效性。 展开更多
关键词 煤矿安全评价 组合赋权 离差最大化 熵权法 变异系数法
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智能化矿山通信接口与协议技术规范研究 被引量：10
9
作者 丁震 孙继平 +17 位作者 张帆 王鹏 胡而已 邓文革 高静 郑耀涛 王波 高秋秋 李系民 钱海军 柳建华 乔少利 鲍震 杨永生 杨振宇 李玉雪 李昱翰 邵光耀 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第2期6-13,共8页
目前矿山智能化建设存在接口协议不统一、易形成新的“信息孤岛”等问题,导致矿山数据融合共享难度大,难以实现智能化矿山高质量发展。分析指出矿山智能化建设的关键问题在于缺乏规范统一的数据采集、传输与共享标准;按照核心规范、应... 目前矿山智能化建设存在接口协议不统一、易形成新的“信息孤岛”等问题,导致矿山数据融合共享难度大,难以实现智能化矿山高质量发展。分析指出矿山智能化建设的关键问题在于缺乏规范统一的数据采集、传输与共享标准;按照核心规范、应用规范、运维规范,设计了智能化矿山通信接口与协议技术体系;提出了智能化矿山通信接口与协议模型,定义了该模型的感知层、传输层、应用层;构建了智能化矿山设备模型,对通信接口进行形式化描述;将智能化矿山数据分为感知数据、文本数据和音视频数据,定义了3种数据的报文结构;根据目前矿山设备、技术应用情况和发展方向,将智能矿山数据采集方式分为设备直接采集、协议转换采集、系统中转采集,给出了3种数据采集方式的适用场景,并描述了感知数据、文本数据、音视频数据的采集和传输过程。智能化矿山通信接口与协议技术规范全域覆盖矿山数据融合通信的整个过程,旨在为智能化矿山数据采集、传输、融合、共享提供统一的接口方式和通信协议规范,实现矿山各系统之间的互联互通。 展开更多
关键词 智能化矿山 通信接口 通信协议 数据融合共享 感知数据 文本数据 音视频数据
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基于师生学习的半监督图像去雾算法
10
作者 景攀峰 梁宇栋 +2 位作者 李超伟 郭俊茹 郭晋育 《计算机应用》 2025年第9期2975-2983,共9页
图像去雾是计算机视觉领域的热点话题之一。由于真实世界中大规模高质量的配对数据集的获取存在成本昂贵、实施困难等问题,现有方法通常利用合成数据对深度学习模型进行全监督训练,这可能会导致模型在真实场景下的泛化性能较差。为了解... 图像去雾是计算机视觉领域的热点话题之一。由于真实世界中大规模高质量的配对数据集的获取存在成本昂贵、实施困难等问题,现有方法通常利用合成数据对深度学习模型进行全监督训练,这可能会导致模型在真实场景下的泛化性能较差。为了解决真实域和合成域之间的域差异问题,提出一种基于师生学习的半监督图像去雾算法。该算法采用一个半监督的师生学习框架,利用指数移动平均(EMA)策略来更新教师模型,并端到端地进行去雾学习,显著地解决了合成数据与真实数据之间的域偏移问题,并提高了模型在真实有雾场景下的泛化性能。实验结果表明,所提算法在2个合成雾霾图像数据集SOTS(Synthetic Objective Testing Set)、Haze4K和真实雾霾图像数据集URHI(Unannotated Real-world Hazy Images)上取得了较好性能,并获得了更好的去雾视觉效果。 展开更多
关键词 图像去雾 深度学习 半监督学习 师生学习 域差异
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