摘要
针对露天矿抛掷爆破前,危险区域人工巡查效率低、巡查员自身也存在安全风险的问题,通过无人机获取的航拍图像应用机器视觉进行处理,实现区域人员撤离后的自动巡查可以有效解决这些问题。由于当前目标检测算法对小目标识别率较低,不能满足巡查需要。图像超分辨率处理后,再进行目标检测可以显著提升目标的检出率。但是,考虑到实际应用中图像的超分辨率处理,需要的运算量较大,消耗的时间较长,影响巡查的效率。本文通过软间隔最大化支持向量机算法,在图像中筛选符合巡查目标成像轮廓的区域,在确保80%以上识别率的前提下,可以缩小图像中需要超分辨率处理的区域,提升巡查效率。
华北科技学院学报 
2020年第01期 
