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摘要
针对煤矿井下数字化人员检测过程中行人易被大型设备遮挡而导致的误检、漏检等问题，提出了一种基于RDB-YOLOv4网络的煤矿井下有遮挡行人检测方法。该算法以YOLOv4为基础网络架构，在CSPDarknet-53特征提取网络中加入了残差密集块（Residual Dense Block，RDB），对不同层次的特征实现跨层传递和融合，连续的连接保证了低级和高级特征信息的存储和记忆，使得完整有效的局部特征能准确预测被遮挡行人的信息。对比当前主流目标检测算法和遮挡处理检测算法，该算法在PASCAL VOC 2007公开数据集和煤矿井下行人数据集下有效提升了测试的平均精度（Average Precision，AP），相比YOLOv4在两组不同数据集测试的平均精度分别提升了2.74%和3.5%（IoU=0.5）。
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