【摘 要】
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随着矿山安全生产需求的不断提高,大型矿用卡车的安全运输问题日益突出,成为影响矿山安全生产工作的关键问题。为解决因大型卡车视野盲区导致的碰撞事故,卡车全景辅助系统构建以卡车为中心的360°视野环境,有效消除地面视野盲区,但仍不免因驾驶员的疏忽未发现辅助系统中的目标而造成事故。针对这样的问题,本文提出了一种改进的SSD目标检测模型,并借助Jetsontx2平台实现了大型卡车安全辅助系统。针对由大型卡车
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随着矿山安全生产需求的不断提高,大型矿用卡车的安全运输问题日益突出,成为影响矿山安全生产工作的关键问题。为解决因大型卡车视野盲区导致的碰撞事故,卡车全景辅助系统构建以卡车为中心的360°视野环境,有效消除地面视野盲区,但仍不免因驾驶员的疏忽未发现辅助系统中的目标而造成事故。针对这样的问题,本文提出了一种改进的SSD目标检测模型,并借助Jetsontx2平台实现了大型卡车安全辅助系统。针对由大型卡车高度导致的卡车车载环境下图像中目标整体偏小的问题,本文提出了一种基于多孔卷积的轻量级SSD目标检测模型。模型从两个角度出发来解决该问题,首先去掉了标准SSD目标检测模型中用于检测较大目标的多余特征层,构建轻量级的模型;其次引入多孔卷积层,兼容小目标特征信息和上下文语义信息,提高小目标的检测精度。针对模型在候选区域生成过程中产生的正负样本不均衡问题,本文引入了目标先验策略对候选区域进行预计算,删除大部分负样本,有效均衡了正负样本。为解决大型卡车车载环境下图像数据不足和通用数据集与自采集数据集存在差异的问题,本文采用迁移学习策略将在PASCAL VOC数据集上预训练完成的目标检测模型在自采集数据集上进行参数微调。大型卡车所在的矿山环境色彩单调,颜色信息冗余,本文提出采用灰度模式图像数据集代替彩色模式数据集对模型进行训练,实验结果表明,这种优化策略提高了模型的检测精度。为减少目标检测模型占用存储空间大小,提高模型的检测速度,本文将模型进行剪枝压缩,生成tiny模型,便于移植到嵌入式平台。将tiny模型移植到基于Jetson tx2平台的Linux操作系统中,实现基于Jetson tx2平台的大型卡车安全辅助系统。系统通过工业级摄像机采集卡车车载环境下的图像,并在Linux操作系统中进行目标检测,通过OpenCV库实现图像的显示并以鲜明的颜色标注目标,采用突出的色彩实现视觉提醒的安全辅助。
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