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基于融合边缘优化的煤矿图像语义分割方法
被引量:
3
1
作者
冯文彬
厉舒南
+3 位作者
田昊
杨鑫
马超
于重重
《煤矿安全》
CAS
北大核心
2022年第2期136-141,共6页
由于煤矿井下环境恶劣,使得煤矿井下视频获取的图像严重降质,而现有的基于深度学习的语义分割模型在图片清晰化后存在边缘分割模糊的问题,提出了一种采用融合边缘优化模块处理边界信息并运用门控卷积层连接传统特征提取模块并行处理信...
由于煤矿井下环境恶劣,使得煤矿井下视频获取的图像严重降质,而现有的基于深度学习的语义分割模型在图片清晰化后存在边缘分割模糊的问题,提出了一种采用融合边缘优化模块处理边界信息并运用门控卷积层连接传统特征提取模块并行处理信息的方法;为监督学习轮廓信息,采用二元交叉熵损失函数提高学习效果,并与常规分支的损失函数共同优化模型分割效果。试验结果表明:对已完成清晰化的煤矿井下图像进行语义分割任务时,基于融合边缘优化模块的方法与其他方法相比整体语义分割精度得到提升并且边缘分割精度更高。
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关键词
煤矿井下视频图像
语义分割
边缘优化
边缘融合
深度学习
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职称材料
题名
基于融合边缘优化的煤矿图像语义分割方法
被引量:
3
1
作者
冯文彬
厉舒南
田昊
杨鑫
马超
于重重
机构
中煤科工集团沈阳研究院有限公司
煤矿安全技术国家重点实验室
北京工商大学人工智能学院
出处
《煤矿安全》
CAS
北大核心
2022年第2期136-141,共6页
基金
辽宁省自然科学基金资助项目(2020-KF-23-06)
中央引导地方科技发展专项资金资助项目(2021JH6/10500134)。
文摘
由于煤矿井下环境恶劣,使得煤矿井下视频获取的图像严重降质,而现有的基于深度学习的语义分割模型在图片清晰化后存在边缘分割模糊的问题,提出了一种采用融合边缘优化模块处理边界信息并运用门控卷积层连接传统特征提取模块并行处理信息的方法;为监督学习轮廓信息,采用二元交叉熵损失函数提高学习效果,并与常规分支的损失函数共同优化模型分割效果。试验结果表明:对已完成清晰化的煤矿井下图像进行语义分割任务时,基于融合边缘优化模块的方法与其他方法相比整体语义分割精度得到提升并且边缘分割精度更高。
关键词
煤矿井下视频图像
语义分割
边缘优化
边缘融合
深度学习
Keywords
underground video image of coal mine
semantic segmentation
edge optimization
edge fusion
deep learning
分类号
TD679 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于融合边缘优化的煤矿图像语义分割方法
冯文彬
厉舒南
田昊
杨鑫
马超
于重重
《煤矿安全》
CAS
北大核心
2022
3
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职称材料
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