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    基于GhostNeXt-SlimNet的煤礦井下皮帶運輸機異物識別模型

    2023-10-30 09:45:28謝子殿馮海東
    中國新技術新產品 2023年18期
    關鍵詞:運算量異物皮帶

    謝子殿 馮海東

    (黑龍江科技大學電氣與控制工程學院,黑龍江 哈爾濱 150022)

    煤炭在我國能源中處于壓艙石的地位,智能化賦能煤礦安全生產,煤礦綠色、高效的高質量轉型發(fā)展成為必然。煤礦皮帶運輸系統(tǒng)作為原煤運輸?shù)闹饕绞剑瑢ΡWC礦井正常生產起至關重要的作用。由于礦井皮帶運輸系統(tǒng)具有設備布置多、運輸量大、傳送速度快、運輸線路長且環(huán)境復雜等特點,因此作為煤炭生產運輸重要設備之一的皮帶機,具有運輸量大、傳送速度快、傳送距離遠以及可以適應復雜環(huán)境等特點。在生產過程中掉落在皮帶上的錨桿、角鐵以及大塊矸石等長桿利器和大塊容易導致皮帶發(fā)生斷帶、撕帶等故障[1-3],造成非計劃停產,對煤礦安全、連續(xù)生產造成嚴重影響。

    基于深度學習的圖像識別方法具有設備安裝簡便、維護成本低等優(yōu)點,逐漸成為皮帶運輸機非煤異物識別的主流方法。隨著科學技術發(fā)展,邊緣設備憑借其體積小、運用靈活、擴展性強且現(xiàn)場運行可靠等優(yōu)點,在煤礦生產中逐漸替代傳統(tǒng)服務器集中分析、處理與決策的方式,解決了系統(tǒng)延時較高、響應速度慢等問題。因此,該文提出一種基于YOLOv5改進的輕量化模型,在減少浮點運算量的同時,還可以提高網絡的檢測速度和精度。

    1 非煤異物檢測模型

    1.1 骨干網絡

    為了在提高模型精度的同時不增加模型的運算量,骨干網絡采用Ghost 模塊與ConvNeXt 模塊相結合的方式形成GhostNeXt 骨干網絡。

    1.1.1 Ghost 模塊

    卷積神經網絡中冗余的特征信息圖具備較高的檢測性能,Ghost 模塊通過計算量更少的“廉價”線性操作方式替代普通卷積生成冗余特征圖,是GhostNet 的核心組件,其原理結構如圖1所示。Ghost 模塊先通過普通卷積生成不含冗余特征的本征特征圖,再通過恒等變換和線性運算生成含有冗余信息的特征圖。線性變換的實質是3×3 或5×5 深度可分離卷積。

    圖1 Ghost 模塊結構原理

    為了驗證Ghost模塊的高效性,根據(jù)參數(shù)量(Parameter)和每秒浮點運算次數(shù)(Flops)計算公式,將常規(guī)卷積方法與使用Ghost 卷積所得到的Parameter、Flops 分別作商,得到參數(shù)壓縮比rc和理論加速比rs,分別如公式(1)、公式(2)所示。

    式中:w'為輸入特征圖的寬度;h'為輸入特征圖的高度;c為輸入特征圖的通道數(shù);n為常規(guī)方法普通卷積核的個數(shù);m為Ghost 模塊普通卷積核的個數(shù);d為Ghost 模塊深度卷積核的大小;s為每個通道產生的總特征圖映射數(shù)(即1 個固有特征圖和s-1 個廉價特征圖)。

    定義s=n/m,一般情況下m

    1.1.2 ConvNeXt 模塊

    ConvNeXt 借鑒Transformer 網絡的先進部分,同時還結合了CNN 網絡的特點,從而打造一種性能更高的CNN 網絡,其主要改進如下:1)采用GeLU 激活函數(shù)替換ReLU 激活函數(shù)(ReLU 激活函數(shù)特性曲線和GeLU激活函數(shù)特性曲線如圖2所示)。ReLU 激活函數(shù)如公式(3)所示。由圖3 可知,ReLU 活函數(shù)的缺陷是當某一神經元的輸入變量為非正數(shù)時,其輸出量為0,會導致該神經元“壞死”,從而限制模型的性能。GeLU 通過引入“隨機正則”,避免了負梯度時神經元“壞死”的缺陷,提高了模型的魯棒性,其函數(shù)如公式(4)所示。2)將深度可分離卷積遷移至1×1 升維卷積前,采用大7×7 核卷積。該操作在擴大感受野的同時還不會增加模型參數(shù)量。3)在減少歸一化函數(shù)使用的同時,采用使用層歸一化函數(shù)替代批量歸一化函數(shù),克服了批歸一化函數(shù)受批尺寸影響較大的缺點。

    圖2 ReLU 與GeLU 激活函數(shù)曲線對比圖

    圖3 ResNet 與ConvNeXt 結構對比

    經上述改進后,ConvNeXt 模塊的最終結構如圖3(b)所示。

    式中:x為輸入變量,即函數(shù)的自變量;r(x)為GeLU 激活函數(shù)的輸出變量,即因變量。

    式中:g(x)為GeLu 激活函數(shù)輸出量,即函數(shù)的因變量;t為高斯函數(shù)積分變量。

    1.2 瓶頸網絡

    Ghost 模塊中的深度可分離卷積在減少模型計算量的同時,也不可避免地忽視了各通道之間相同位置上的特征信息。通道密集卷積計算最大限度地保留了每個通道之間的隱藏連接,因此對Ghost 模塊進行改進,在其后增加通道混洗操作,將輸出的特征圖重新分組排布,得到深度可分離通道密集卷積(GSConv)模塊,其結構原理如圖4所示。

    圖4 GSConv 結構原理

    在GSConv 模塊的基礎上搭建如圖5(a)所示的GSBottleneck,再引入“一次性聚合”的方法來設計跨級部分網絡(VoV-GSCSP)模塊(如圖6(b)所示),該模塊降低了計算和網絡結構的復雜性,但是保持了足夠的精度。最終將GSConv 模塊與VoVGSCP 模塊有機組合,以構成Slim Neck 網絡(如圖5所示。)

    圖5 SlimNeck 結構原理

    圖6 GSBottleneck 與VoVGSCP 結構原理

    2 試驗

    2.1 數(shù)據(jù)集構建

    首先,該文使用的數(shù)據(jù)均是通過模擬煤礦井下環(huán)境,在皮帶上對煤和非煤異物混合進行多角度拍攝得到的,包括錨桿、角鐵、工字鋼、電鎬以及煤矸石等常見非煤異物。如圖7所示,為了使數(shù)據(jù)集更接近煤礦井下真實環(huán)境,采用Albumenations 庫對采集的圖像進行旋轉、鏡像、霧化以及對比度變換等一系列擴充和數(shù)據(jù)增強處理,擴充后的數(shù)據(jù)集包括3 000 張圖片。

    圖7 數(shù)據(jù)增強

    其次,使用LabellImg 對圖片進行標注(如圖8所示),標注的內容包括編號、異物名稱、邊框中心點坐標橫縱坐標(xa,ya)、邊框的寬度和高度(wa,ha)等(保存的標簽文件格式為xml)。

    圖8 標簽文件生成

    最后,將標簽文件的格式轉換為txt 文本形式,并按照7∶2∶1 的比例將數(shù)據(jù)集劃分為訓練集、驗證集和測試集。

    2.2 模型訓練

    硬件平臺采用AMD R5 3600 CPU和NVIDIA RTX 3050 8G GPU,操作系統(tǒng)為Ubuntu Kylin 20.04 LTS,應用軟件環(huán)境為CUDA 11.6、Python 3.8 以及Pytorch 1.13.0,訓練輪數(shù)為150 輪,批尺寸大小為32。

    2.3 結果比對

    該文通過消融試驗證明GhostNeXt-Slim Net模型具有較高的性能。該文的評價指標為精確率P、召回率R、所有類別平均精確率M、每秒十億次浮點運算數(shù)G以及推理時間T。

    前3 個評價指標的計算公式分別如公式(5)~公式(7)所示。

    式中:TP為正樣本被正確識別的數(shù)量;FP為誤判為正樣本的負樣本數(shù)量;FN為漏報的正樣本數(shù)量;n為各類非煤異物樣本總數(shù);N為非煤異物類別數(shù)。

    TP、FN、FP和TN(TN為負樣本被正確識別的數(shù)量)的定義見表1。

    表1 TP、TN、FP 和FN 的定義表

    設定模型一為GhostNet 原網絡;模型二將骨干網絡修改為GhostNeXt,不更改頸部網絡;模型三將頸部網絡更換為Slim Neck,骨干網絡不做修改;模型四為該文的最終模型,將骨干網絡修改為GhostNeXt,并且將將頸部網絡更換為Slim Neck,然后對4 種網絡模型進行逐一訓練。4 種模型平均精確率隨迭代次數(shù)變化情況對比效果如圖9所示,系統(tǒng)自動統(tǒng)計生成的各類指標數(shù)據(jù)見表2。

    表2 消融試驗對比表

    圖9 對比效果圖

    該文采用GhostNeXt 主干網絡提高了非煤異物識別的精確率和召回率,縮短了推理時間。采用Slim Neck 在降低模型運算量的同時幾乎不影響其他性能指標。各類異物識別提升效果見表3。

    表3 各類異物識別效果比對

    2.4 邊緣平臺部署

    為了進一步展示該文的模型GhostNeXt-Slim Net 的優(yōu)化效果,筆者將該模型部署在邊緣設備中。該邊緣設備搭載HM87 低功耗工業(yè)主板;CPU為雙核雙線程的英特爾奔騰3560M;GPU 是基于GP108-300 核心的英偉達GT 1030,擁有300 多個CUDA 處理器,而散熱設計功耗TDP 僅為30 W。操作系統(tǒng)選用基于Linux 核心的Fedora 29,該系統(tǒng)易用性高,方便管理員監(jiān)控和管理系統(tǒng)。CUDA 環(huán)境為10.2,可以與該邊緣平臺的GPU完美兼容。

    由表4 可知,雖然曠視輕量網絡(Shfflenet)v2 與移動網絡v3S(Mobilenet v3 Small)擁有更快的識別幀率,但是檢測精度較低,不僅置信度偏低,而且還出現(xiàn)漏檢現(xiàn)象。與移動網絡v3L(Mobilenet v3 Large)相比,該文的模型網絡擁有更快的識別幀率和更高的識別精度。因此,該文模型實現(xiàn)了模型識別精度與速度的平衡優(yōu)化目標。

    表4 各輕量化網絡識別效果比對

    3 結語

    綜上所述,該文得出以下3 個結論:1)該文結合Ghost模塊與ConvNeXt 模塊的GhostNext 主干網絡,以增加極少運算量為代價提高了模型提取特征的能力。2)Slim 頸部結構在幾乎不影響精確度和推理速度的情況下,減少了模型的運算量。3)該文的模型GhostNeXt-SlimNet 有效權衡了模型的精確度和運算量,既能滿足煤礦實際生產對非煤異物識別精度的需求,又能在邊緣設備上流暢地運行。

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