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题名面向无人驾驶的井下行人检测方法
被引量：9
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作者
刘备战
赵洪辉
周李兵
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机构
陕西陕煤榆北煤业公司
中煤科工集团常州研究院有限公司
天地(常州)自动化股份有限公司
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出处
《工矿自动化》
北大核心
2021年第9期113-117,共5页
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基金
天地科技股份有限公司科技创新创业资金专项(2019-TD-ZD007)。
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文摘
行人检测是煤矿井下无人驾驶的关键技术,受煤矿井下光照不均匀、背景复杂、红外线干扰、光线昏暗和图像中目标小且密集等影响,现有方法检测井下行人时效果不理想。针对上述问题,提出了一种多传感器融合的井下行人检测方法。该方法通过分步多特征融合方式将可见光传感器、红外传感器和深度传感器采集的图像特征进行融合,获得了更加丰富的图像特征;在RetinaNet的基础上,将Dense连接加入到ResNet中,形成一种具有层级相连结构的Dense-ResNet,能够从多传感器融合结果中提取出深层图像特征,增强了对小目标的检测能力。实验结果表明,多传感融合图像相较于单一图像可获得更加丰富的目标特征,有利于提高目标检测精度;Dense-RetinaNet相较于RetinaNet在多目标和小目标检测精度上均有所提高。
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关键词
井下无人驾驶
井下行人检测
多传感器融合
特征提取
RetinaNet
Dense连接
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Keywords
underground mine unmanned driving
underground mine pedestrian detection
multi-sensor fusion
characteristic extraction
RetinaNet
Dense connection
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分类号
TD67
[矿业工程—矿山机电]
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