论文摘要
煤矿井下的行人检测对于保障井下作业人员的安全至关重要。煤矿井下光照暗、粉尘大,直接用YOLOv2检测井下行人,准确率低,仅达到54.3%。针对此问题,以YOLOv2网络为基础,结合了金字塔场景解析网络(PSPnet)中的金字塔池化模块,充分利用图片的上下文信息,提出了YOLOv2_PPM网络。在井下行人检测数据集上进行实验,YOLOv2_PPM网络的准确率提升到63.5%,较YOLOv2网络增加了9.2%,且速度达到了39帧/s(FPS)。当输入图片的大小为480×480时,检测的准确率提升到71.6%,同时速度为28帧/s,满足了实时检测的要求。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王琳,卫晨,李伟山,张钰良
关键词: 目标检测,行人检测,金字塔场景解析网络
来源: 计算机工程与应用 2019年03期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑
专业: 矿业工程,安全科学与灾害防治,计算机软件及计算机应用
单位: 西安邮电大学通信与信息工程学院,西安邮电大学经济与管理学院
基金: 陕西省科技厅资源主导型产业关键技术(链)工业邻域项目(No.2015KTCXSF-10-13)
分类号: TP391.41;TD76
页码: 133-139
总页数: 7
文件大小: 1869K
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