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题名融合目标检测与距离阈值模型的露天矿行车障碍预警
被引量：5
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作者
卢才武
齐凡
阮顺领
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机构
西安建筑科技大学管理学院
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出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期38-45,共8页
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基金
国家安全生产重特大事故防治关键技术科技项目(0020-2018AQ)
陕西省教育厅专项计划项目(17JK0425)~~
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文摘
针对当前行车预警方法无法适应露天矿非结构化道路问题,本文提出一种融合目标检测和障碍距离阈值的预警方法。首先根据露天矿障碍特点改进原有的Mask R-CNN检测框架,在骨架网络中引入扩张卷积,在不缩小特征图的情况下扩大感受野范围保证较大目标的检测精度。然后,根据目标检测结果构建线性距离因子,表征障碍物在输入图像中的深度信息,并建立SVM预警模型。最后为了保证预警模型的泛化能力采用迁移学习的方法,在COCO数据集中对网络进行预训练,在文中实地采集的数据集中训练C5阶段和检测层。实验结果表明,本文方法在实地数据检测中精确率达到98.47%,召回率为97.56%,人工设计的线性距离因子对SVM预警模型有良好的适应性。
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关键词
障碍预警
目标检测
距离阈值模型
扩张卷积
迁移学习
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Keywords
obstacle warning
target detection
distance threshold model
dilated convolution
transfer learning
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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