發(fā)布時間：2024-07-11 02:41

　　礦產(chǎn)資源在國民經(jīng)濟和社會發(fā)展中占有極其重要的地位,礦產(chǎn)資源急劇上升的需求,導致了一系列礦井安全問題。諸如無人開采機械、無人駕駛礦車等自動化生產(chǎn)手段有利于減少礦井事故的發(fā)生,而計算機視覺是支撐自動化生產(chǎn)的有效技術手段,其中礦井行人檢測是計算機視覺的基本任務。傳統(tǒng)基于特征提取的行人檢測算法應用在礦井巷道復雜多變、照明惡劣的場景下存在諸多弊端,無法保證檢測結(jié)果的準確性。幸運的是,人工智能的發(fā)展給礦井行人檢測帶來了黎明的曙光,深度神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習算法已經(jīng)應用于工業(yè)現(xiàn)場各個領域,然而在礦井行人檢測領域卻少有研究。本文針對上述問題,提出了基于并行特征傳遞深度神經(jīng)網(wǎng)絡的礦井行人檢測算法,在保證檢測精度的前提下兼顧檢測速度與魯棒性。主要研究內(nèi)容如下:(1)提出基于錨點框自動生成的非預訓練井下行人檢測網(wǎng)絡Gas Net(Guided Anchors Network),實現(xiàn)提升目標檢測網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)適應性,減少預訓練工作量,降低遷移學習帶來的“負遷移”風險。Gas Net主要由非預訓練的骨干網(wǎng)絡和并行處理的檢測網(wǎng)絡組成,檢測網(wǎng)絡包括錨點定位預測和錨點形狀預測兩個分支組成的錨點框生成模塊和特征圖適應模塊。通過...

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.1YOLO檢測流程圖

合肥工業(yè)大學專業(yè)碩士研究生學位論文10多項式函數(shù)：(,)(1),0TqKxz=xz+q>（2.18）Sigmoid函數(shù)：(,)tanh()TKxz=βxz+γ（2.19）最終獲得超平面公式一般為：01()(,)INiiiigxλyKxxω==∑+（2.20）其中，g(x)>0時，....

圖2.2YOLO網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)圖

第二章傳統(tǒng)與深度學習行人檢測技術11圖2.2YOLO網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)圖Fig2.2NetworkstructurediagramofYOLO2.2.2SSD神經(jīng)網(wǎng)絡SSD網(wǎng)絡是在YOLO網(wǎng)絡上面做的改進，作為一階段檢測的經(jīng)典網(wǎng)絡，是一種無區(qū)域建議網(wǎng)絡，在速度上面可以得到保證，同時，SSD....

圖2.3SSD網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)圖

第二章傳統(tǒng)與深度學習行人檢測技術11圖2.2YOLO網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)圖Fig2.2NetworkstructurediagramofYOLO2.2.2SSD神經(jīng)網(wǎng)絡SSD網(wǎng)絡是在YOLO網(wǎng)絡上面做的改進，作為一階段檢測的經(jīng)典網(wǎng)絡，是一種無區(qū)域建議網(wǎng)絡，在速度上面可以得到保證，同時，SSD....

圖2.4SSD網(wǎng)絡數(shù)據(jù)增強方法

合肥工業(yè)大學專業(yè)碩士研究生學位論文12圖2.4SSD網(wǎng)絡數(shù)據(jù)增強方法Fig2.4NetworkdataenhancementmethodsofSSDSSD網(wǎng)絡除了以上的結(jié)構(gòu)設計以外，還使用了兩種數(shù)據(jù)增強的方式，分別是放大操作和縮小操作。放大操作中，每個遮罩的大小是原圖大小0.1到....

本文編號：4005127