【摘 要】
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智慧矿山场景单一、目标种类少，对识别算法速度要求高。针对上述特点，文中在YOLOv3的基础上提出了一种Mine＿YOLOv3网络。设计了一种Darknet-31特征提取网络，既可以提取矿卡等大目标的语义特征，又可以提取石头等小目标的细节特征，且网络计算量较少，有利于快速识别前方障碍物。此外，针对k-means聚类算法对初始点敏感的缺点，文中使用k-means++生成先验框坐标，提高了算法收敛的速度
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智慧矿山场景单一、目标种类少，对识别算法速度要求高。针对上述特点，文中在YOLOv3的基础上提出了一种Mine＿YOLOv3网络。设计了一种Darknet-31特征提取网络，既可以提取矿卡等大目标的语义特征，又可以提取石头等小目标的细节特征，且网络计算量较少，有利于快速识别前方障碍物。此外，针对k-means聚类算法对初始点敏感的缺点，文中使用k-means++生成先验框坐标，提高了算法收敛的速度。实验证明，改进后的算法在矿山数据集上的FPS为50.7，mAP为68.32%，可快速准确地对智慧矿山中的目标进行识别。
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