基于边窗滤波和扩张卷积的矿井行人检测

作者：刘欣; 李卫龙; 张灿明^*

来源：电子技术应用, 2020, 46(10): 42-50.

DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.200363

• 行人检测
• 边窗滤波
• 扩张卷积
• 深度学习

在数字化矿山中,行人检测系统能够大幅减少事故伤亡,是保护工人安全的重要手段。为了构建高性能的行人检测系统,提出了一种基于边窗滤波和扩张卷积的矿井行人检测模型。具体来说,针对复杂恶劣的矿井环境,采用边窗滤波抑制视频图像中的干扰信号,提升图像质量。此外,考虑到行人目标的多尺度特性,在模型中引入扩张卷积增加特征的感受野,进而提升检测性能。大量的对比实验证明了边窗滤波和扩张卷积的有效性,模型在矿井数据集上获得94.3 mAP和99.1%检测率的优异性能。

• 单位
  安徽省煤炭科学研究院