煤礦井下海量的監(jiān)控視頻通過以太網(wǎng)傳輸至云計(jì)算中心進(jìn)行集中處理,存在高延遲、高成本、高網(wǎng)絡(luò)帶寬占用等問題。針對上述問題,以深度可分離卷積為核心構(gòu)建了輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)模型,并通過引入殘差結(jié)構(gòu)對輕量化CNN模型進(jìn)行優(yōu)化,以提升模型對圖像的特征提取能力。針對煤礦井下復(fù)雜的光照環(huán)境導(dǎo)致監(jiān)控視頻圖像對比度低、影響模型識(shí)別準(zhǔn)確率的問題,采用限制對比度直方圖均衡化(CLAHE)算法提高圖像的亮度和對比度,以提升模型的識(shí)別效果。將輕量化CNN模型經(jīng)STM32Cube AI壓縮后部署在嵌入式平臺(tái)上,設(shè)計(jì)了基于輕量化CNN模型的視頻監(jiān)控終端,對煤礦井下監(jiān)控視頻在本地進(jìn)行實(shí)時(shí)智能處理,實(shí)現(xiàn)井下違章行為實(shí)時(shí)識(shí)別和報(bào)警。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,通過引入殘差結(jié)構(gòu)對輕量化CNN模型進(jìn)行優(yōu)化,以及采用CLAHE算法進(jìn)行圖像增強(qiáng)后,模型對煤礦井下各種違章行為的識(shí)別準(zhǔn)確率能夠達(dá)到95%以上,提升了對違章行為響應(yīng)的實(shí)時(shí)性。

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【部分圖文】：

圖2基于深度可分離卷積的輕量化CNN模型結(jié)構(gòu)

在嵌入式平臺(tái)上部署的輕量化CNN模型網(wǎng)絡(luò)深度相對于大型CNN模型較淺，因此對圖像的特征提取能力不足，導(dǎo)致模型的數(shù)據(jù)泛化能力差。通過引入殘差結(jié)構(gòu)對輕量化CNN模型進(jìn)行優(yōu)化（圖3），可解決CNN在訓(xùn)練過程中進(jìn)行信息傳遞時(shí)，由于信息丟失或損耗導(dǎo)致CNN模型無法訓(xùn)練的問題[7]。此外，殘....

圖7數(shù)據(jù)集樣本

本文采集的數(shù)據(jù)集包括未戴安全帽、正常佩戴安全帽、行車時(shí)行人、行車時(shí)不行人、無人場景5種類型的圖像，如圖7所示。通過對原始圖像進(jìn)行裁切、翻轉(zhuǎn)、水平鏡像的方式形成擴(kuò)展數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集樣本數(shù)量見表1。5.2訓(xùn)練平臺(tái)和參數(shù)設(shè)置

圖3基于殘差結(jié)構(gòu)的輕量化CNN模型結(jié)構(gòu)

由于煤礦井下光照弱和光照不均勻，視頻監(jiān)控圖像整體對比度低、噪聲大，該類圖像的直方圖通常呈現(xiàn)出灰度頻率分布集中的情況，使模型在識(shí)別該類圖像時(shí)的準(zhǔn)確率低。通過CLAHE算法對圖像進(jìn)行預(yù)處理，能實(shí)現(xiàn)圖像灰度均衡化，從而提高圖像的對比度和亮度，使圖像特征更加明顯。對輸入圖像進(jìn)行CLAHE....

圖4CLAHE算法對井下圖像處理前后對比

運(yùn)用CLAHE算法對1張圖像增強(qiáng)后，以式（8）統(tǒng)計(jì)圖像的直方圖分布，如圖4所示�？煽闯鰧D像進(jìn)行CLAHE處理后，圖像的對比度和亮度都得到了提升，直方圖的灰度分布也變得更加均衡。4基于輕量化CNN模型的視頻監(jiān)控終端

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