结合金字塔池化模块的YOLOv2的井下行人检测

摘要：

煤矿井下的行人检测对于保障井下作业人员的安全至关重要.煤矿井下光照暗、粉尘大,直接用YOLOv2检测井下行人,准确率低,仅达到54.3% .针对此问题,以YOLOv2网络为基础,结合了金字塔场景解析网络(PSPnet)中的金字塔池化模块,充分利用图片的上下文信息,提出了YOLOv2_PPM网络.在井下行人检测数据集上进行实验,YOLOv2_PPM网络的准确率提升到63.5% ,较YOLOv2网络增加了9.2% ,且速度达到了39帧/s (FPS).当输入图片的大小为480×480时,检测的准确率提升到71.6%,同时速度为28帧/s,满足了实时检测的要求.

关键词：目标检测、行人检测、YOLOv2、金字塔场景解析网络(PSPnet)

所属期刊栏目：55

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省科技厅资源主导型产业关键技术链工业邻域项目2015KTCXSF-10-13

在线出版日期：2019-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：133-139