基于RCR_YOLOv4的矿井巷道红外障碍检测研究

摘要：

针对地下矿井巷道光线昏暗的道路上会出现落石或行人等行车障碍物,严重影响无人驾驶矿卡安全行驶的问题,提出了一种基于红外视觉识别的巷道障碍物快速检测优化模型RCR_YOLOv4.该模型利用K-Means++优化算法筛选巷道障碍物的先验框尺寸,并引入深度可分离卷积降低网络参数量和计算量,从而提高障碍目标的定位精度和检测效率.通过设计双通道注意力机制对网络特征融合模块进行优化,实现对无人矿卡行车障碍的高精度检测.结果表明,该目标检测模型对矿井道路障碍的检测准确率达到93.52％,检测速度达到60.6 FPS,能够为矿井巷道复杂环境下无人矿卡安全行驶提供保障.

关键词：矿井巷道、无人驾驶、机器视觉、障碍检测、红外图像、YOLOv4

所属期刊栏目：30

分类号：TD421(矿山机械)

资助基金：国家自然科学基金52074205

在线出版日期：2022-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：603-611