软间隔最大化在露天矿爆破区域人员疏散自动巡查中的应用研究

摘要：

针对露天矿抛掷爆破前,危险区域人工巡查效率低、巡查员自身也存在安全风险的问题,通过无人机获取的航拍图像应用机器视觉进行处理,实现区域人员撤离后的自动巡查可以有效解决这些问题.由于当前目标检测算法对小目标识别率较低,不能满足巡查需要.图像超分辨率处理后,再进行目标检测可以显著提升目标的检出率.但是,考虑到实际应用中图像的超分辨率处理,需要的运算量较大,消耗的时间较长,影响巡查的效率.本文通过软间隔最大化支持向量机算法,在图像中筛选符合巡查目标成像轮廓的区域,在确保80％以上识别率的前提下,可以缩小图像中需要超分辨率处理的区域,提升巡查效率.

关键词：目标检测、软间隔、轮廓特征、支持向量机、露天矿

所属期刊栏目：17

分类号：TD872.5;TD235(矿山开采)

资助基金：河北省重点研发计划项目;河北省物联网监控工程技术研究中心资助项目;国家重点研发计划资助项目;青海省物联网重点实验室资助项目;中央高校基本科研业务费资助项目

在线出版日期：2020-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：45-50,76