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在数字化矿山中,行人检测系统能够大幅减少事故伤亡,是保护工人安全的重要手段。为了构建高性能的行人检测系统,提出了一种基于边窗滤波和扩张卷积的矿井行人检测模型。具体来说,针对复杂恶劣的矿井环境,采用边窗滤波抑制视频图像中的干扰信号,提升图像质量。此外,考虑到行人目标的多尺度特性,在模型中引入扩张卷积增加特征的感受野,进而提升检测性能。大量的对比实验证明了边窗滤波和扩张卷积的有效性,模型在矿井数据集上获得94.3 mAP和99.1%检测率的优异性能。