矿业安全与环保

作者：谭章禄, 陈孝慈

关键词：矿井监控, RetinaNet, 目标检测器, 对象检测, 识别模型, 专业数据集

为了解决当前煤矿监控中存在的人工干预多、监测效率低等问题，建立基于RetinaNet的单阶段煤矿目标检测器，通过实验确定检测关键参数并验证检测效果。实验结果表明：RetinaNet目标检测器能够自动检测及提取人员等关键对象，整体性能可以满足煤矿监控的需求；RetinaNet目标检测器能够在较差的环境条件下实现对目标对象的准确检测，对于人员的辨识已经达到较为理想的水平；基于现有数据构建的图像识别模型，尚不能较好地识别各类煤矿机械设备。RetinaNet目标检测器相关功能的实现，有赖于建立专业图像数据集，并准确地训练模型进而发掘数据的深度价值。

来源：2020年第5期

《矿业安全与环保》期刊编辑部

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