露天煤矿采场无人机遥感图像小目标检测_中国煤炭行业知识服务平台

露天煤矿采场无人机遥感图像小目标检测

作者

刘洺睿车奔董洪波朱若篱
单位

长安大学地质工程与测绘学院西安电子科技大学广州研究院中煤科工西安研究院（集团）有限公司 Queen’suniversityKingstonOntario
摘要

露天煤矿采场地形复杂，车辆事故时有发生，准确定位车辆位置对于安全生产至关重要。针对矿区无人机遥感图像小目标定位不准确的问题，提出了一种改进的YOLOv7目标检测模型。首先对原始网络模型中的ELAN模块进行卷积替换，加速网络的推理速度。并在此基础上，进一步结合e SE通道注意力机制，形成PConveSE卷积注意力模块，加强模型网络对小目标的特征提取能力，降低背景信息的影响。最后，使用NWD度量标准的损失函数，进一步优化网络，提高准确性。在矿区采场车辆数据集上对改进的模型进行了实验验证，结果表明：改进后的模型m AP值达到94.5%，相对于原始模型上升了7.2%，有效解决了原始网络对于遥感小目标定位漏检的问题，为无人机在露天矿区小目标定位领域的应用提供了理论基础。
关键词

无人机矿区遥感图像小目标检测 YOLOv7 注意力机制 NWD度量
引用格式

刘洺睿,车奔,董洪波等.露天煤矿采场无人机遥感图像小目标检测[J/OL].煤田地质与勘探:1-9[2023-09-01].http://kns.cnki.net/kcms/detail/61.1155.P.20230831.1012.002.html