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
梁永春
陈楠
朱洪根
田立勤
1.华北科技学院 计算机学院,北京 东燕郊 0652012.华北科技学院 计算机学院,北京 东燕郊 0652013.华北科技学院 计算机学院,北京 东燕郊 0652014.华北科技学院 计算机学院,北京 东燕郊 065201
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
分类号：TD872.5(矿山开采)TD235(矿山设计与建设)
资助基金：河北省重点研发计划项目(19270318D)河北省物联网监控工程技术研究中心资助项目(3142018055)国家重点研发计划(2018YFC0808306)青海省物联网重点实验室资助项目(2017-ZJ-Y21)中央高校基本科研业务费专项(3142019043)
论文发表日期：2020-02-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 45-50,76 )
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