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题名基于深度学习的井下运动目标跟踪算法研究
被引量:8
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作者
张玉涛
张梦凡
史学强
任瑶
刘锐
陈晓坤
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机构
西安科技大学安全科学与工程学院
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出处
《煤炭工程》
北大核心
2022年第10期151-155,共5页
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文摘
为了对井下作业人员和各类井下设备进行实时的定位管控,及时发现异常情况并采取措施,防止安全事故的发生,针对煤矿井下场景复杂、存在大量小目标和跟踪目标尺度变换大等特点,提出一种基于深度学习的井下运动目标跟踪算法。在孪生跟踪算法的基础上,提出了一种局部-全局匹配网络来提高算法在不同场景下的跟踪精度,并设计了一个无锚框的分类-回归网络,降低模型计算复杂度。为了验证模型的性能,收集了40个井下视频序列用于测试。测试结果表明,所提出算法能够有效提升对小目标、尺度变化大的目标和复杂背景中目标的跟踪能力,性能优于常用的目标跟踪算法的同时达到57f/s的实时运行速度。
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关键词
目标跟踪
深度学习
孪生网络
局部-全局匹配网络
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Keywords
object tracking
deep learning
Siamese network
local-global matching network
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分类号
TD76
[矿业工程—矿井通风与安全]
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