轻量化井下人体实时检测算法：深度可分离与倒置残差结合

"基于参数轻量化的井下人体实时检测算法-论文" 本文研究的主要问题是针对井下环境的人员目标检测，尤其是解决现有的检测方法由于网络结构深、计算复杂度高而导致无法实现实时检测的问题。作者提出了一种创新的基于参数轻量化的井下人体实时检测算法，旨在提高检测效率并保证精度。 首先，该算法采用了深度可分离卷积模块（Depthwise Separable Convolution）和倒置残差模块（Inverted Residual Block）。深度可分离卷积通过将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积两部分，大大减少了参数数量和计算量，从而加快了网络的运行速度。而倒置残差模块则在较低的计算成本下，通过更高维度的张量来捕获更丰富的信息，确保了特征提取的准确性。 接下来，算法结合了轻量级特征提取网络和单阶段检测器SSD（Single Shot Multibox Detector）的多尺度检测方法，构建了一个实时检测模型。在这个模型中，轻量级倒置残差特征提取网络的基础结构上增加了传统卷积层至27层，以进行更深层次的卷积操作。从这些层中抽取6层特征图用于多尺度预测，这样的设计使得模型在保持高效的同时，能够适应不同尺寸的目标检测。 为了适应井下环境的特殊需求，文章还介绍了一种基于Faster R-CNN的人体数据半自动标注方法，这种方法减轻了人工标注的工作量，提高了井下人体检测的精度。此外，利用矿工服装颜色信息对检测结果进行后处理，可以过滤掉将背景误识别为人体的检测框，进一步提升了检测的准确性和召回率。 在测试中，提出的算法表现出了优于传统VGG16+Faster R-CNN模型和VGG16+多尺度检测模型的性能。模型大小仅为18 MB，帧率约35帧/s，这确保了在井下环境中的实时性。经过验证，该算法在采煤工作面人员的实时定位检测和框选方面表现出色，精度达到了92.86%，召回率高达98.11%，有效地解决了井下人员漏检问题。 这篇论文提出了一种新颖的、适用于井下环境的实时人体检测算法，通过深度可分离卷积和倒置残差模块的组合，以及优化的数据标注和后处理策略，实现了高效率与高精度的平衡，对于井下安全监控和管理具有重要的应用价值。