煤炭工程 ›› 2024, Vol. 56 ›› Issue (7): 200-204.doi: 10.11799/ce202407030

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基于改进DeepLabv3+与SE注意力机制融合的非结构化道路识别方法

金磊,杨晓伟,张浩,等   

  1. 1. 国能宝日希勒能源有限公司
    2. 国家能源集团宝日希勒露天煤矿
  • 收稿日期:2022-11-30 修回日期:2023-02-22 出版日期:2024-07-20 发布日期:2024-07-20
  • 通讯作者: 金磊 E-mail:yykcumt@163.com

  • Received:2022-11-30 Revised:2023-02-22 Online:2024-07-20 Published:2024-07-20

摘要: 针对露天矿非结构化道路信息无法有效提取或提取精度不高的问题, 提出一种基于改进DeepLabv3+网络融合SE 注意力机制的露天矿道路识别方法, 使用不同采样率的空洞卷积并行采样获取目标图像的高级特征。引入SE 注意力模块对采样获取的高级特征和骨干网络提取的低级特征进行特征权衡, 以区分不同特征的重要性, 提高融合后特征信息的准确性。试验证明, 该网络在矿山道路识别中优于其他算法, 各项道路识别评价指标均得到提高, 可有效识别非结构化的露天矿山道路。

关键词: 露天矿, 道路识别, DeepLabv3+, SE注意力机制

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