基于改进PIDNet的带式输送机煤流量及跑偏分割模型
崔凤健
张梅
安徽理工大学 电气与信息工程学院,安徽 淮南 232001
摘要：为了实现对带式输送机煤流量及跑偏的准确检测,提出改进比例-积分-微分网络(proportional-integral-derivative network,PIDNet)语义分割模型.首先,引入特征稳定(feature stabilization,FS)模块,为关键特征动态分配更高权重,减少连续下采样过程中网络的信息损失;其次,重构并行聚合金字塔池化(parallel aggregation pyramid pooling,PAPP)模块的连接架构,采用可变形卷积网络(deformable convolution network,DCN)替代标准卷积,同时嵌入轻量级高效通道注意力(efficient channel attention,ECA)机制,在保持多尺度特征完整性的同时降低模型参数量;最后,设计双路径边缘增强(dual-path edge enhancement,DPEE)模块,通过边缘路径与语义路径的协同优化机制,提升边缘检测的交并比.结果表明,改进PIDNet模型检测速度为 78 帧/s,对分割目标的平均交并比和平均准确率分别达到 86.51%和 95.38%,较原始PIDNet模型分别提升了 1.79 和 2.21 个百分点.该研究能够为带式输送机的煤流智能运输提供有效的技术支撑.
关键词：带式输送机语义分割模型FS模块PAPP模块DPEE模块
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(52374154)
论文发表日期：2025-09-20
在线出版日期：2025-09-24（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 362-369 )
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