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题名轻量化煤矸目标检测方法研究
被引量:7
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作者
杜京义
史志芒
郝乐
陈瑞
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机构
西安科技大学电气与控制工程学院
西安科技大学安全科学与工程学院
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出处
《工矿自动化》
北大核心
2021年第11期119-125,共7页
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基金
工信部物联网集成创新与融合应用项目(工信部科函〔2018〕470号)。
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文摘
针对目前基于深度学习的煤矸目标检测方法精度低、实时性差、小目标易漏检等问题,采用轻量化网络、自注意力机制、锚框优化方法对SSD模型进行改进,构建Ghost-SSD模型,进而提出一种轻量化煤矸目标检测方法。Ghost-SSD模型以SSD模型为基础框架,采用GhostNet轻量化特征提取网络代替主体网络层VGG16,以提高煤矸目标检测速度;针对浅层特征图中包含较多背景噪声及语义信息不足问题,引入自注意力模块对浅层特征图进行特征增强,提高对前景区域的关注度,并采用扩张卷积增大浅层特征图的感受野,丰富浅层特征图的语义信息;采用K-means算法对锚框进行聚类,优化锚框尺寸设置,进一步提高煤矸目标检测精度。实验结果表明,基于Ghost-SSD模型进行煤矸目标检测时,平均精度均值较SSD模型提高3.6%,检测速度提高75帧/s,且检测精度与速度均优于Faster-RCNN,Yolov3模型,同时对煤矸小目标具有较好的检测效果。
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关键词
煤矸分选
煤矸识别
煤矸目标检测
自注意力机制
SSD模型
GhostNet
锚框聚类优化
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Keywords
coal and gangue separation
coal and gangue identification
coal and gangue target detection
self-attention mechanism
SSD model
GhostNet
anchor frame clustering optimization
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分类号
TD67
[矿业工程—矿山机电]
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