基于改进Faster-RCNN算法的边坡行人安全检测研究

扫码查看

原文链接

NETL
NSTL
万方数据

中文摘要：当边坡出现地质灾害时,边坡上的滚石会对下方公路上的行人带来危险,造成人员伤亡和直接的经济损失.对此提出一种视觉行人检测算法,当检测有行人出现时进行警示,避免安全隐患.为提升视觉算法的检测精度,提出了一种改进的Faster-RCNN目标检测算法.首先,将最大池和平均池分别引入到ResNet残差结构中,保存更完整的特征信息;其次,提出Fpnc-ResNet50 结构,在ResNet结构的基础上,融合多尺度特征和CBAM注意力机制,提高对小目标和行人遮挡问题的识别能力;最后,将EIoU损失与均方误差损失相结合,加快模型的收敛速度,提高模型在未知数据的检测效果,并进一步改善背景混乱下的行人遮挡问题.通过实验验证,本文提出的算法相比原算法在检测精度上提升了 4.01%,有良好的实际应用效果.

作者：

林非、杨胜仪、肖朝晖、张玮、蒋建民、樊子昂

展开 >

作者单位：

福建华电福瑞能源发展有限公司池谭水力发电厂,福建三明 354400

关键词：

行人检测边坡行人遮挡 Faster-RCNN 检测精准

出版年：

2024

智能制造

机械工业信息研究院

智能制造

影响因子：0.089

ISSN：2096-0581

年,卷(期)：2024.(3)