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RetinaNet图像识别技术在煤矿目标监测领域的应用研究
  • 384
  • 167
  • 作者

    谭章禄陈孝慈

  • 单位

    中国矿业大学（北京） 管理学院

  • 摘要

    为了解决当前煤矿监控中存在的人工干预多、监测效率低等问题，建立基于RetinaNet的单阶段煤矿目标检测器，通过实验确定检测关键参数并验证检测效果。实验结果表明：RetinaNet目标检测器能够自动检测及提取人员等关键对象，整体性能可以满足煤矿监控的需求；RetinaNet目标检测器能够在较差的环境条件下实现对目标对象的准确检测，对于人员的辨识已经达到较为理想的水平；基于现有数据构建的图像识别模型，尚不能较好地识别各类煤矿机械设备。RetinaNet目标检测器相关功能的实现，有赖于建立专业图像数据集，并准确地训练模型进而发掘数据的深度价值。

  • 关键词

    矿井监控RetinaNet目标检测器对象检测识别模型专业数据集

  • 基金项目(Foundation)
    国家自然科学基金项目(61471362)
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    这篇文章属于2020封面文章（《矿业安全与环保》）（30篇）

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