关键字：目标检测;深度可分离卷积;轻量级;特征融合;注意力机制

摘要：针对矿石输送带上夹杂的废旧木头、钢钎、塑料导爆管等杂物会对后续选矿设备造成严重破环的问题,提出一种改进YOLOv3的矿石输送带杂物检测方法 YOLO-Ore。将轻量级网络Mobilenetv2作为主干特征提取网络,利用深度可分离卷积和逆残差结构,缩减了模型容量,丰富了特征信息;将语义分割网络PSPnet中的金字塔池化模块PPM融入到特征提取过程当中,有效聚合不同尺度的上下文信息;引入注意力机制CBAM,同时在空间维度和通道维度上进行特征增强;对YOLOv3的FPN结构简化,删减参数冗余的卷积层,实现进一步的模型压缩。利用数据增广技术构建矿石杂物数据集,并对所提方法的有效性进行实验对比验证。结果表明,和原YOLOv3算法相比,所提方法YOLO-Ore能够准确快速地检测矿石输送带杂物。

卷号：v.57;No.988

期号：21

是否译文：否