【摘 要】
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针对目前煤矿罐笼内部人数统计方法存在成本高、实时性差的问题,提出了一种基于生成对抗网络(GAN)的罐笼内部人数统计模型G-SSD.该模型以经典的SSD作为基础目标检测模型,利用GAN在数据表达方面的优势进行数据集的扩充,并在基础SSD模型中引入了注意力机制模块来增强特征图谱,消除背景中的噪声并稳定模型的训练过程.试验结果表明,笔者所提出的模型在人数较少、人数适中、人数较多3种情景下的平均精度分别达到了98.8％、96.9％、84.8％,相比于经典SSD模型其平均精度提升了10.3％.并通过与多种现有目标检
【机 构】
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国家矿山机械质量监督检验中心 河南洛阳 471039;洛阳正方圆重矿机械检验技术有限责任公司 河南洛阳 471039
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针对目前煤矿罐笼内部人数统计方法存在成本高、实时性差的问题,提出了一种基于生成对抗网络(GAN)的罐笼内部人数统计模型G-SSD.该模型以经典的SSD作为基础目标检测模型,利用GAN在数据表达方面的优势进行数据集的扩充,并在基础SSD模型中引入了注意力机制模块来增强特征图谱,消除背景中的噪声并稳定模型的训练过程.试验结果表明,笔者所提出的模型在人数较少、人数适中、人数较多3种情景下的平均精度分别达到了98.8％、96.9％、84.8％,相比于经典SSD模型其平均精度提升了10.3％.并通过与多种现有目标检测模型的对比试验,证明了所提算法可以有效提高罐笼内部人数统计的效果.
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