10.13347/j.cnki.mkaq.2022.02.022
基于融合边缘优化的煤矿图像语义分割方法
由于煤矿井下环境恶劣,使得煤矿井下视频获取的图像严重降质,而现有的基于深度学习的语义分割模型在图片清晰化后存在边缘分割模糊的问题,提出了一种采用融合边缘优化模块处理边界信息并运用门控卷积层连接传统特征提取模块并行处理信息的方法;为监督学习轮廓信息,采用二元交叉熵损失函数提高学习效果,并与常规分支的损失函数共同优化模型分割效果.试验结果表明:对已完成清晰化的煤矿井下图像进行语义分割任务时,基于融合边缘优化模块的方法与其他方法相比整体语义分割精度得到提升并且边缘分割精度更高.
煤矿井下视频图像、语义分割、边缘优化、边缘融合、深度学习
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TD679(矿山电工)
辽宁省自然科学基金资助项目;中央引导地方科技发展专项资金资助项目
2022-02-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
136-141