基于自注意力机制的矿井次光照图像语义分割研究
杨克虎1
龙启航2
汪嘉文2
彭宝山3
金波3
杨学孟3
1.中国矿业大学(北京) 机电与信息工程学院,北京 100083;应急管理部煤矿智能化与机器人创新应用重点实验室,北京 100089;中国矿业大学(北京) 内蒙古研究院,内蒙古 鄂尔多斯 0170102.中国矿业大学(北京) 机电与信息工程学院,北京 1000833.国网能源新疆准东煤电有限公司,新疆 准东 831599
摘要：引入图像语义分割技术,对矿井次光照环境中的目标物进行分割,将图像分成原始清晰图像和次光照图像两类,采用基于深度学习的图像增强方法对次光照条件下拍摄的图像增强细节后替换,再利用单应变换算法对数据集进行扩充,进而构建矿井巷道图像语义分割标准数据集.提出一种基于自注意力机制的轻量级编码—解码结构网络:以DeepLab V3+编码—解码网络为基础网络,在编码结构中,提取矿井图像深、浅层语义特征信息,将深层语义特征信息经由轻量级自注意力机制模块进行特征激活,而浅层语义特征信息直接送入解码器中,在解码结构中拼接深、浅层语义特征信息,恢复原始图像尺寸,输出分割结果.与传统算法就图像预测进行对比实验,结果表明:在网络复杂度方面,对于3 通道512×512 像素大小的图像,算法的网络理论计算量FLOPs仅 48.80 G,参数量仅 11.90 M;在网络分割精度方面,平均交并比76.50%,平均像素精度87.75%,领先其他主流网络;在速度方面,推理一张图像的速度能达到0.032 s,可满足轻量级网络的要求.
关键词：矿井图像语义分割编码解码结构轻量级网络自注意力机制
分类号：TP751(遥感技术)TD67(矿山电工)
资助基金：国家自然科学基金(61973307)国家自然科学基金(52121003)高等学校学科创新引智计划计划)项目(B21014)
论文发表日期：2023-10-10
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：10( 9-18 )
英文信息