【摘 要】
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传统目标检测模型采用人工设计的目标特征,造成检测精度较差。基于深度学习的目标检测模型具有较高的检测精度,然而针对实时性和精度要求比较高的煤矿救援机器人应用场合,获
【机 构】
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中国矿业大学（北京）机电与信息工程学院,湖北工业大学电气与电子工程学院,中国矿业大学（北京）力学与建筑工程学院,神华信息技术有限公司,智能矿山（煤炭行业）工程研究中心,闽江学院福建省信息处理与智能控制
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFC0804307),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2020YJSJD06),福建省信息处理与智能控制重点实验室(闽江学院)开放基金项目(MJUKF-IPIC201905)
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传统目标检测模型采用人工设计的目标特征,造成检测精度较差。基于深度学习的目标检测模型具有较高的检测精度,然而针对实时性和精度要求比较高的煤矿救援机器人应用场合,获取的图像信息较少且目标特征不明显,造成目标检测效果较差。为提高目标检测精度和速度,基于YOLO V3模型提出了一种多尺度特征融合的煤矿救援机器人目标检测模型。该模型主要包括特征提取和特征融合2个模块:特征提取模块采用空洞瓶颈和多尺度卷积获得更加丰富的图像特征信息,增强目标特征表达能力,提高了目标分类精度和检测速度;特征融合模块在特征金字塔中引入空
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