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煤矿井下无人驾驶轨道电机车障碍物识别

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针对现有煤矿井下无人驾驶轨道电机车因巷道环境恶劣导致障碍物识别精度低的问题，提出用于无人驾驶电机车障碍物精准实时检测的PDM-YOLO模型。基于YOLOv5，将模型C3模块中的传统卷积替换为部分卷积，构建C3_P特征提取模块，有效减少模型的浮点运算量(FLOPs)与计算延迟。采用改进后的解耦头，对传统YOLOv5的预测头进行解耦，提高模型的收敛速度及对障碍物的识别精度。优化Mosaic数据增强方法，丰富训练图像的特征信息，提高模型的普适性和鲁棒性。实验结果表明，PDM-YOLO模型在自制数据集上的平均检测精度(mAP)达到96。3％，平均检测速度达到109。2帧/s，PDM-YOLO模型在PASCAL VOC公共数据集上的检测精度高于现有主流的YOLO系列模型。
Obstacle recognition of unmanned rail electric locomotive in underground coal mine

unmanned electric locomotiveYOLOobstacle recognitionpartial convolutiondecoupled headMosaic data augmentation

杨豚、郭永存、王爽、马鑫

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安徽理工大学深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室,安徽淮南 232001

安徽理工大学机械工程学院,安徽淮南 232001

安徽理工大学矿山智能装备与技术安徽省重点实验室,安徽淮南 232001

无人驾驶电机车 YOLO 障碍物识别 部分卷积 解耦头 Mosaic数据增强

安徽省高等学校杰出青年科研项目国家自然科学基金中国科协青年托举人才工程项目

2022AH02005652274152YESS20220337

2024

10.3785/j.issn.1008-973X.2024.01.004

浙江大学学报(工学版)
浙江大学

浙江大学学报(工学版)

CSTPCD北大核心
影响因子：0.625
ISSN：1008-973X
年,卷(期)：2024.58(1)
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