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题名一种智慧矿山场景下的目标检测方法
被引量：1
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作者
张保俊
袁广驰
李志祥
张帅乾
刁小宇
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机构
安徽海博智能科技有限责任公司
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出处
《物联网技术》
2022年第10期21-23,27,共4页
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文摘
智慧矿山场景单一、目标种类少,对识别算法速度要求高。针对上述特点,文中在YOLOv3的基础上提出了一种Mine_YOLOv3网络。设计了一种Darknet-31特征提取网络,既可以提取矿卡等大目标的语义特征,又可以提取石头等小目标的细节特征,且网络计算量较少,有利于快速识别前方障碍物。此外,针对k-means聚类算法对初始点敏感的缺点,文中使用k-means++生成先验框坐标,提高了算法收敛的速度。实验证明,改进后的算法在矿山数据集上的FPS为50.7,mAP为68.32%,可快速准确地对智慧矿山中的目标进行识别。
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关键词
智慧矿山
YOLOv3
K-MEANS聚类算法
锚点框
Darknet-31
mine数据集
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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