【摘 要】
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为解决地下煤矿光照不足进而导致无人电机车脱轨、撞车或侧翻等问题，提出了一种低照度多特征融合的YOLOX-CBAM目标检测算法，对矿井无人电机车轨道障碍物进行有效识别与分类。首先，通过实际场景采集及标注构建地下煤矿障碍物数据集，并将其输入到微光数据处理Zero＿DCE模型中；其次，对YOLOX目标检测网络进行改进，分别在骨干网络CSPDarknet和特征金字塔FPN部分增加双通道CBAM注意力模块，
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（51974223）； 陕西省自然科学基金青年项目（2023-JC-QN-0513）； 陕西省自然科学联合基金（2019JLP-16）；
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为解决地下煤矿光照不足进而导致无人电机车脱轨、撞车或侧翻等问题，提出了一种低照度多特征融合的YOLOX-CBAM目标检测算法，对矿井无人电机车轨道障碍物进行有效识别与分类。首先，通过实际场景采集及标注构建地下煤矿障碍物数据集，并将其输入到微光数据处理Zero＿DCE模型中；其次，对YOLOX目标检测网络进行改进，分别在骨干网络CSPDarknet和特征金字塔FPN部分增加双通道CBAM注意力模块，解决了特征提取环节通道单一的问题；最后，将YOLO Head部分的损失函数替换成SIoU，加快了模型迭代的速度。结果表明：与传统两阶段Faster-RCNN网络、YOLOv4网络、YOLOv5网络和原YOLOx网络相比，本模型精度提高了4.65%、2.65%、2.19%、1.35%，召回率提高了9.39%、4.36%、0.82%、0.76%，速度提高了28.6FPS、16FPS、13.6FPS、2.9FPS，同时本模型与分别添加CBAM、SA、SA+SIoU、SE、SE+SIoU，YOLOX-CBAM模块的YOLOX模型相比，其精度分别提高了0.64%、0.84%、1%、1.29%和0.76%，速度分别提高了0.5FPS、0.4FPS、0.3FPS、0.2FPS和0.4FPS。本研究所提出的方法实现地下煤矿井下无人电机车轨道障碍物的快速准确检测，并为地下矿运输设备的智能化升级及安全运行提供理论支撑。
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