面向无人驾驶的井下行人检测方法

TD67; 行人检测是煤矿井下无人驾驶的关键技术,受煤矿井下光照不均匀、背景复杂、红外线干扰、光线昏暗和图像中目标小且密集等影响,现有方法检测井下行人时效果不理想.针对上述问题,提出了一种多传感器融合的井下行人检测方法.该方法通过分步多特征融合方式将可见光传感器、红外传感器和深度传感器采集的图像特征进行融合,获得了更加丰富的图像特征;在RetinaNet的基础上,将Dense连接加入到ResNet中,形成一种具有层级相连结构的Dense-ResNet,能够从多传感器融合结果中提取出深层图像特征,增强了对小目标的检测能力.实验结果表明,多传感融合图像相较于单一图像可获得更加丰富的目标特征,有利于...

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Published in工矿自动化 Vol. 47; no. 9; pp. 113 - 117
Main Authors 刘备战, 赵洪辉, 周李兵
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 天地(常州)自动化股份有限公司,江苏常州 213015 2021
陕西陕煤榆北煤业公司,陕西榆林 719000%中煤科工集团常州研究院有限公司,江苏常州 213015
Subjects
井下无人驾驶;井下行人检测;多传感器融合;特征提取;RetinaNet;Dense连接
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Summary:TD67; 行人检测是煤矿井下无人驾驶的关键技术,受煤矿井下光照不均匀、背景复杂、红外线干扰、光线昏暗和图像中目标小且密集等影响,现有方法检测井下行人时效果不理想.针对上述问题,提出了一种多传感器融合的井下行人检测方法.该方法通过分步多特征融合方式将可见光传感器、红外传感器和深度传感器采集的图像特征进行融合,获得了更加丰富的图像特征;在RetinaNet的基础上,将Dense连接加入到ResNet中,形成一种具有层级相连结构的Dense-ResNet,能够从多传感器融合结果中提取出深层图像特征,增强了对小目标的检测能力.实验结果表明,多传感融合图像相较于单一图像可获得更加丰富的目标特征,有利于提高目标检测精度;Dense-RetinaNet相较于RetinaNet在多目标和小目标检测精度上均有所提高.
ISSN:1671-251X
DOI:10.13272/j.issn.1671-251x.17830