一种智慧矿山场景下的目标检测方法
wf（2022）
Abstract
智慧矿山场景单一、目标种类少,对识别算法速度要求高.针对上述特点,文中在YOLOv3的基础上提出了一种Mine_YOLOv3网络.设计了一种Darknet-31特征提取网络,既可以提取矿卡等大目标的语义特征,又可以提取石头等小目标的细节特征,且网络计算量较少,有利于快速识别前方障碍物.此外,针对k-means聚类算法对初始点敏感的缺点,文中使用k-means++生成先验框坐标,提高了算法收敛的速度.实验证明,改进后的算法在矿山数据集上的FPS为50.7,mAP为68.32％,可快速准确地对智慧矿山中的目标进行识别.
MoreKey words
YOLOv3,Darknet-31
AI Read Science
Must-Reading Tree
Example
Generate MRT to find the research sequence of this paper
Chat Paper
Summary is being generated by the instructions you defined