轻量化CNN在煤矿视频监控中的优化应用与实时识别

"这篇论文探讨了轻量化卷积神经网络（CNN）在煤矿智能视频监控中的应用，旨在解决传统方法存在的高延迟、高成本和高网络带宽占用问题。通过深度可分离卷积和残差结构优化的轻量化CNN模型，可以有效地提取图像特征，提高识别准确率。同时，采用限制对比度直方图均衡化（CLAHE）算法对光照条件差的监控视频进行图像增强，进一步提升模型识别效果。经过STM32Cube AI压缩后，该模型能在嵌入式平台上运行，实现实时智能处理和违章行为的即时报警。实验结果显示，优化后的轻量化CNN模型对煤矿井下违章行为的识别准确率可达95%以上，显著提升了系统的实时响应性能。" 本文主要涉及以下知识点： 1. **煤矿智能视频监控**：利用先进的计算机视觉技术，对煤矿井下的监控视频进行智能分析，以检测和预防违章行为，保障安全生产。 2. **轻量神经网络**：针对资源有限的环境，如嵌入式系统，设计的低计算复杂度、高效能的神经网络模型，减少计算量和内存占用。 3. **卷积神经网络(CNN)**：一种深度学习模型，尤其适合图像识别任务，通过卷积层提取图像特征。 4. **深度可分离卷积**：一种轻量化卷积操作，将标准卷积拆分为深度卷积和逐点卷积，降低计算复杂度，提高模型效率。 5. **残差结构**：引入残差连接的网络结构，帮助解决深度网络训练中的梯度消失或爆炸问题，提升模型的特征学习能力。 6. **限制对比度直方图均衡化(CLAHE)**：一种图像增强算法，通过调整图像的对比度，改善低光照环境下图像的质量，有利于模型的识别准确性。 7. **嵌入式平台**：低功耗、体积小的硬件平台，适合部署轻量级AI模型，实现本地化的实时智能处理。 8. **STM32Cube AI**：意法半导体提供的工具，用于将神经网络模型压缩并部署到微控制器上，如STM32系列，实现边缘计算。 9. **视频监控终端**：结合轻量化CNN模型的监控设备，能实时分析视频流，检测异常情况并立即报警。 通过这些技术和方法的整合，论文提出的解决方案有效解决了监控视频处理的效率和准确性问题，为煤矿安全提供了一种智能化的解决方案。