傳統(tǒng)目標(biāo)檢測模型采用人工設(shè)計的目標(biāo)特征,造成檢測精度較差�；谏疃葘W(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測模型具有較高的檢測精度,然而針對實時性和精度要求比較高的煤礦救援機(jī)器人應(yīng)用場合,獲取的圖像信息較少且目標(biāo)特征不明顯,造成目標(biāo)檢測效果較差。為提高目標(biāo)檢測精度和速度,基于YOLO V3模型提出了一種多尺度特征融合的煤礦救援機(jī)器人目標(biāo)檢測模型。該模型主要包括特征提取和特征融合2個模塊:特征提取模塊采用空洞瓶頸和多尺度卷積獲得更加豐富的圖像特征信息,增強(qiáng)目標(biāo)特征表達(dá)能力,提高了目標(biāo)分類精度和檢測速度;特征融合模塊在特征金字塔中引入空間注意力機(jī)制,對含有豐富語義信息的高層特征圖和含有豐富位置信息的低層特征圖進(jìn)行有效融合,彌補(bǔ)了高層特征圖位置信息表達(dá)能力不足的缺點,提高了目標(biāo)定位精度。將該模型部署在煤礦救援機(jī)器人嵌入式NVIDIA Jetson TX2平臺上進(jìn)行災(zāi)后環(huán)境目標(biāo)檢測實驗,檢測精度為88.73%,檢測速度為28幀/s,滿足煤礦救援機(jī)器人目標(biāo)檢測的實時性和精度需求。 

【文章來源】：工礦自動化. 2020,46(11)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

初始化子模塊結(jié)構(gòu)

圖1 初始化子模塊結(jié)構(gòu)(3）多尺度卷積子模塊。在ResNet[14]結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，利用多尺度卷積增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)特征提取能力，構(gòu)建多尺度卷積子模塊，如圖3所示。首先通過1×1卷積層對上一層特征圖通道進(jìn)行壓縮；其次均勻地將特征圖分成n個特征圖子集X1,X2，…，Xn，其中每個特征圖子集與輸入特征圖具有相同的大小，但特征圖通道數(shù)為1/n；然后在單個特征圖子集內(nèi)利用分組數(shù)為2的3×3卷積層進(jìn)行特征增強(qiáng)，實現(xiàn)同一特征圖子集內(nèi)不同通道的信息融合，以提高目標(biāo)分類精度；接著，在不同特征圖子集間采用特征金字塔融合方式，即將特征圖子集與上一個特征圖子集求和后輸入到分組數(shù)為2的3×3卷積層中進(jìn)行運算，實現(xiàn)不同特征圖子集間的信息融合；最后利用1×1卷積層對n個特征圖子集輸出的特征信息Y1,Y2，…，Yn進(jìn)行充分融合來增強(qiáng)特征表達(dá)能力。

(3）多尺度卷積子模塊。在ResNet[14]結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，利用多尺度卷積增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)特征提取能力，構(gòu)建多尺度卷積子模塊，如圖3所示。首先通過1×1卷積層對上一層特征圖通道進(jìn)行壓縮；其次均勻地將特征圖分成n個特征圖子集X1,X2，…，Xn，其中每個特征圖子集與輸入特征圖具有相同的大小，但特征圖通道數(shù)為1/n；然后在單個特征圖子集內(nèi)利用分組數(shù)為2的3×3卷積層進(jìn)行特征增強(qiáng)，實現(xiàn)同一特征圖子集內(nèi)不同通道的信息融合，以提高目標(biāo)分類精度；接著，在不同特征圖子集間采用特征金字塔融合方式，即將特征圖子集與上一個特征圖子集求和后輸入到分組數(shù)為2的3×3卷積層中進(jìn)行運算，實現(xiàn)不同特征圖子集間的信息融合；最后利用1×1卷積層對n個特征圖子集輸出的特征信息Y1,Y2，…，Yn進(jìn)行充分融合來增強(qiáng)特征表達(dá)能力。1.2 特征融合模塊

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3222573