矿业安全与环保

作者：马英, 雷声

关键词：采煤工作面图像, 超分辨率, 残差块, 注意力机制

受煤矿井下不均匀光照及煤尘、水雾等因素影响，井下采煤工作面图像采集往往存在分辨率低、细节缺失、纹理清晰度差等问题，给工作面远程监控、机器视觉等技术的应用带来诸多不利影响。提出了一种基于残差混合注意力机制的超分辨率生成对抗网络模型：在生成器的特征提取过程中加入残差块，提升网络深度和学习效果；引入通道注意力与空间注意力机制，提升对图像边缘纹理特征和局部细节的恢复效果；优化损失函数，保留重建图像细节纹理，提升主观质量；通过判别器识别生成器重建图像，实现生成器与判别器的对抗训练，在小样本数据集上优化模型效果。试验证明了该模型在矿井采煤工作面图像超分辨率方面的有效性：所提出的模型算法相较现有主流算法在矿井采煤工作面设备图像数据集的4倍缩放上实现了明显效果提升，峰值信噪比(PSNR)平均提升8.57%，结构相似度(SSIM)平均提升1.43%。

来源：2025年第3期

《矿业安全与环保》期刊编辑部

查看矿业安全与环保杂志2025年第3期