【摘 要】
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目前,矿用车辆的运行主要依靠矿用车司机来操作完成。由于井下巷道环境错综复杂,光线条件较差,车辆撞人等运输事故时有发生,对煤矿企业带来严重危害。因此,有必要对矿用车辆行驶前方的行人进行识别,以防止车辆撞人事故发生。对于上述问题,针对井下特殊环境设计一种行人检测方法,其主要内容如下:（1）针对井下特殊环境,对采集并标注的图像数据进行图像及标签增强操作,以扩充训练数据集,采用Clahe直方图均衡化操作,
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目前,矿用车辆的运行主要依靠矿用车司机来操作完成。由于井下巷道环境错综复杂,光线条件较差,车辆撞人等运输事故时有发生,对煤矿企业带来严重危害。因此,有必要对矿用车辆行驶前方的行人进行识别,以防止车辆撞人事故发生。对于上述问题,针对井下特殊环境设计一种行人检测方法,其主要内容如下:（1）针对井下特殊环境,对采集并标注的图像数据进行图像及标签增强操作,以扩充训练数据集,采用Clahe直方图均衡化操作,扩展图像的亮度分布,对图像中的噪声进行双边滤波处理,使其尽可能的保留图像特征信息并去除噪声,构建井下行人检测数据集。（2）对于传统YOLOv3算法难以适应井下特殊环境的问题,提出一种Caps-YOLO井下矿用车辆行人检测算法。其采用Dense连接方式替代原始网络中的Residual连接,构建出Dense Block组件,提高特征图利用率。在分类层采用Capsule结构结合动态路由机制以实现模型的检测功能,Caps-YOLO通过多角度学习物体内在属性信息,捕捉目标各种状态,针对井下行人,有效提高检测精度。相比原始YOLOv3的模型,Caps-YOLO的平均精度分别在多目标、小目标、红光以及遮挡场景下提高了 3.25%、3.78%、2.69%和 4.94%。（3）采用融合可见光图像、红外光图像和深度图像优势信息的检测方法,将可见光及红外光图像采用联合特征提取方法共同输入到Caps-YOLO模型进行训练,然后计算深度图像中每个像素点的深度密度值来量化其像素点类型,得到每个像素点属于不同类型物体的概率,使其对Caps-YOLO检测结果进行调优,进一步提高模型对井下特殊环境的适应能力。相比单可见光模型,融合多信息模型的平均精度提高6.90%,最高检测时间为120.41ms,满足矿用车辆井下行人检测的精度及实时性要求,对煤矿企业安全生产具有重要意义。
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