一种智慧矿山场景下的目标检测方法

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。