露天煤矿采场无人机遥感图像小目标检测 |
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作者姓名: | 刘洺睿 车奔 董洪波 朱若篱 |
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作者单位: | 1. 长安大学地质工程与测绘学院;2. 西安电子科技大学广州研究院;3. 中煤科工西安研究院(集团)有限公司;4. Department of Economics,Queen’s University |
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基金项目: | 国家重点研发计划项目(2022YFB4703601); |
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摘 要: | 露天煤矿采场地形复杂,车辆事故时有发生,准确定位车辆位置对于安全生产至关重要。针对矿区无人机遥感图像小目标定位不准确的问题,提出了一种改进的YOLOv7目标检测模型。首先对原始网络模型中的ELAN模块进行卷积替换,加速网络的推理速度。并在此基础上,进一步结合eSE通道注意力机制,形成PConv-eSE卷积注意力模块,加强模型网络对小目标的特征提取能力,降低背景信息的影响。最后,使用NWD度量标准的损失函数,进一步优化网络,提高准确性。在矿区采场车辆数据集上对改进的模型进行了实验验证,结果表明:改进后的模型Pmav值达到94.5%,相对于原始模型上升了7.2%,有效解决了原始网络对于遥感小目标定位漏检的问题,为无人机在露天矿区小目标定位领域的应用提供了理论基础。
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关 键 词: | 露天煤矿 无人机 矿区遥感图像 小目标检测 YOLOv7 注意力机制 NWD度量 |
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