露天煤礦采場(chǎng)無(wú)人機(jī)遙感圖像小目標(biāo)檢測(cè)

劉洺睿，車 奔，董洪波，朱若籬

(1.長(zhǎng)安大學(xué) 地質(zhì)工程與測(cè)繪學(xué)院，陜西 西安 710061；2.西安電子科技大學(xué) 廣州研究院，廣東 廣州 510555；3.中煤科工西安研究院(集團(tuán))有限公司，陜西 西安 710077；4.Department of Economics，Queen’s University，Ontario Kingston K7L3N6)

露天煤礦是我國(guó)煤炭生產(chǎn)體系的重要組成部分，目前我國(guó)露天煤礦總計(jì)450 余座，總產(chǎn)能約為9.5 億t/a，占我國(guó)煤炭總產(chǎn)量的25%以上[1]。可以說(shuō)，露天煤礦為國(guó)家能源安全與經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了重要支撐。露天煤礦采場(chǎng)中車輛眾多，交通情況復(fù)雜，重型車輛、設(shè)備的視野盲區(qū)面積較大，碰撞、側(cè)翻事故時(shí)有發(fā)生，給礦山安全生產(chǎn)帶來(lái)了極大隱患，嚴(yán)重影響著煤礦的生產(chǎn)和安全。因此，加強(qiáng)露天煤礦車輛的位置監(jiān)測(cè)，及時(shí)確定車輛的位置信息對(duì)于降低安全事故隱患，提高生產(chǎn)效率至關(guān)重要。

隨著新一代信息技術(shù)與智能化技術(shù)加速融合，露天煤礦的智能化建設(shè)也明顯提速，無(wú)人機(jī)搭載光學(xué)傳感器進(jìn)行智能化監(jiān)測(cè)就是其中之一。無(wú)人機(jī)遙感影像技術(shù)在近年來(lái)快速發(fā)展，因其能夠快速高效獲得高分辨率的低空遙感圖像，有效降低人力成本，而被廣泛應(yīng)用[2]。其中程健等[3]應(yīng)用無(wú)人機(jī)采集采空區(qū)圖像，并且提出一種混合域注意力網(wǎng)絡(luò)對(duì)地裂縫進(jìn)行分析。秦曉輝等[4]針對(duì)礦山場(chǎng)景下目標(biāo)尺度跨度大的特殊性，提出了CDDPP (Convolution Downsampling with Different Padding Positions)下采樣方法，改進(jìn)預(yù)測(cè)Head，顯著提高了實(shí)際應(yīng)用中模型的檢測(cè)精度。利用無(wú)人機(jī)遙感圖像實(shí)時(shí)獲取露天礦區(qū)的畫面，精確識(shí)別煤礦采場(chǎng)中車輛位置，合理利用無(wú)人機(jī)技術(shù)能切實(shí)有效的保障運(yùn)輸過(guò)程中車輛和人員的安全性，減少事故的發(fā)生。基于礦區(qū)采場(chǎng)地域范圍大，地面監(jiān)控監(jiān)測(cè)困難，消耗人力物力多等問(wèn)題，研究無(wú)人機(jī)遙感圖像的智能識(shí)別對(duì)于預(yù)防礦區(qū)采場(chǎng)車輛事故很有必要。

無(wú)人機(jī)遙感圖像中目標(biāo)物體的像素通常只有幾十個(gè)像素，在高分辨圖像中占比極少，應(yīng)用一般的檢測(cè)方法難以精確的檢測(cè)[5]。近年來(lái)，學(xué)者們針對(duì)遙感圖像中目標(biāo)尺度差異大、小目標(biāo)密集分布的問(wèn)題對(duì)一些主流檢測(cè)器做出了改進(jìn)。其中Wei Zhiwei 等[6]提出了尺度自適應(yīng)模塊，通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整圖像塊的尺寸來(lái)平衡目標(biāo)尺度，使目標(biāo)信息更加明確。Yin Ruihong 等[7]設(shè)計(jì)了AF-SSD，通過(guò)多層特征融合結(jié)構(gòu)融合較淺層和較深層的特征信息，以此來(lái)增加檢測(cè)目標(biāo)的有效信息。M.Zand[8]、M.Kim[9]、J.Redmon[10]等均以YOLOv3模型為基礎(chǔ)，融合深層淺層特征的結(jié)構(gòu)以完成遙感圖像小目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)，同時(shí)保證了較高的推理速度。考慮到對(duì)整張圖像或者特征圖進(jìn)行超分辨非常耗時(shí)，Wu Jingqian 等[11]通過(guò)關(guān)鍵點(diǎn)預(yù)測(cè)獲得可能存在目標(biāo)的潛在位置，然后在這些位置對(duì)應(yīng)的圖像區(qū)域進(jìn)行超分辨和檢測(cè)，避免了無(wú)目標(biāo)區(qū)域的無(wú)效運(yùn)算。此外，Ran Qiong 等[12]設(shè)計(jì)了一個(gè)輕量級(jí)的檢測(cè)模型MSCCA，通過(guò)融合多尺度的背景信息和增強(qiáng)的通道注意力來(lái)增強(qiáng)光學(xué)遙感圖像中的小目標(biāo)檢測(cè)。

綜上所述，研究者們常見的做法是改進(jìn)特征提取方式、改進(jìn)損失函數(shù)、增加小目標(biāo)檢測(cè)頭以及應(yīng)用各類注意力機(jī)制，以此來(lái)與主流檢測(cè)器結(jié)合，增強(qiáng)算法對(duì)遙感圖像的檢測(cè)能力。而在露天煤礦采場(chǎng)遙感影像中背景信息更復(fù)雜、車輛尺寸占比更小，應(yīng)用之前的深度學(xué)習(xí)算法仍無(wú)法有效提取出車輛的特征信息。此外，露天煤礦采場(chǎng)的地形復(fù)雜，應(yīng)用傳統(tǒng)的影像采集設(shè)備成本較高、效率低下，而且無(wú)法完整地收集到全局場(chǎng)景信息。針對(duì)以上問(wèn)題，本文提出一種改進(jìn)的YOLOv7[13]模型，將深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)方法進(jìn)行優(yōu)化提升，并創(chuàng)新應(yīng)用于煤礦采場(chǎng)無(wú)人機(jī)遙感圖像的小目標(biāo)檢測(cè)，高精度識(shí)別采場(chǎng)中礦用卡車的位置，為礦區(qū)卡車行駛安全提供理論支撐。

1 基本原理和方法

基于深度學(xué)習(xí)的遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)已經(jīng)在海洋、氣象、天文、軍事等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，但是應(yīng)用在煤礦露天采場(chǎng)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的研究還較少[2]。隨著目標(biāo)檢測(cè)方法的不斷發(fā)展，檢測(cè)精度高且速度快的目標(biāo)檢測(cè)算法層出不窮。目前，較為流行的目標(biāo)檢測(cè)算法大致可分為兩種：一種是兩階段方法，其中具有代表性的是R-CNN[14]、Fast R-CNN[15]、Faster R-CNN[16]等，這類算法檢測(cè)精度高，但是計(jì)算量大，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，檢測(cè)推理速度慢；另一種是單階段方法，采用單一回歸分類思想，其中具有代表性的是YOLO[17]、SSD[18]等算法，直接在原始圖像上完成輸入和輸出，具有端到端檢測(cè)的特點(diǎn)，相較于兩階段檢測(cè)方法，其在精度差距不大的情況下大大提高了檢測(cè)速度。本文選取目前最具代表性的單階段目標(biāo)檢測(cè)算法YOLOv7，在保持高速的同時(shí)不失精確度，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步優(yōu)化。首先，由于通用目標(biāo)檢測(cè)算法對(duì)于小目標(biāo)檢測(cè)缺乏關(guān)注，檢測(cè)不敏感，往往檢測(cè)出較多無(wú)用的信息，本文將著重關(guān)注包含小目標(biāo)信息的特征層，加強(qiáng)對(duì)感興趣區(qū)域的關(guān)注程度，引入強(qiáng)化圖像局部和顯著性特征的通道注意力機(jī)制[19]。其次，為了更好滿足目標(biāo)檢測(cè)輸出的實(shí)時(shí)性，加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理速度，引入部分卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Partial Convolution)[20]，以此來(lái)進(jìn)一步增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的性能；最后，基于交并比(IoU)[21]的度量(例如IoU 本身及其擴(kuò)展)對(duì)微小物體的位置偏差非常敏感，并且在用于基于錨的檢測(cè)器時(shí)會(huì)大大降低檢測(cè)性能，為此使用一種稱為歸一化Wasserstein 距離NWD(Normalized Wasserstein Distance)的新度量[22]，通過(guò)它們對(duì)應(yīng)的高斯分布計(jì)算他們之間的相似性，從而進(jìn)一步提高對(duì)小目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

1.1 YOLOv7 基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)模型

YOLOv7 是目前比較先進(jìn)的單階段實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)器，它主要由兩部分構(gòu)成：主干網(wǎng)絡(luò)Backbone 負(fù)責(zé)初步提取圖片的信息；Head 部分對(duì)提取到的特征做進(jìn)一步的加工及合理利用，最終檢測(cè)頭解析前面提取的特征，從而做出分類檢測(cè)。YOLOv7 網(wǎng)絡(luò)模型的主干網(wǎng)絡(luò)部分主要由卷積模塊CBS、ELAN 模塊、MP 模塊和SPPCSPC 模塊構(gòu)成。YOLOv7 的原始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1 所示。

圖1 YOLOv7 原始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.1 Original network structure of YOLOv7

1.2 Partial Conv 網(wǎng)絡(luò)模型

為了同時(shí)減少計(jì)算冗余和內(nèi)存訪問(wèn)，設(shè)出更快速的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，Chen Jierun 等[20]提出了Partial Convolution 模塊(之后稱為PConv 模塊)用以更有效地提取空間特征。它只需在輸入通道的一部分上應(yīng)用常規(guī)卷積進(jìn)行空間特征提取，保持其余通道不變。對(duì)于連續(xù)或規(guī)則的內(nèi)存訪問(wèn)，將第一個(gè)或最后一個(gè)連續(xù)的Cp通道視為整個(gè)特征圖的代表進(jìn)行計(jì)算，其計(jì)算量CFLOPs為：

式中：h為輸入通道的高度；w為輸入通道的寬度；Cp為輸入通道的深度；k為卷積核的長(zhǎng)度。其計(jì)算量?jī)H為常規(guī)卷積的計(jì)算量CFLOPs的。PConv 模塊的內(nèi)存訪問(wèn)較小，約為h×w×2Cp，僅為常規(guī)卷積的。

PConv 模塊基本工作原理如圖2 所示。

圖2 PConv 模塊基本工作原理Fig.2 Basic principle of the PConv module

1.3 改進(jìn)的ELAN-P 模塊

ELAN 模塊是一個(gè)高效的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，它通過(guò)控制最短和最長(zhǎng)的梯度路徑，使網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)到更多的特征，并且具有更強(qiáng)的魯棒性。由于PConv 模塊相對(duì)于普通卷積Conv 模塊可以更快速地提取輸入分支的特征，更好地訪問(wèn)內(nèi)存，所以本文使用PConv 模塊來(lái)代替普通卷積Conv 模塊，在不失去通道特征數(shù)的同時(shí)，來(lái)保持高效的計(jì)算速度。改進(jìn)后的ELAN-P 模塊如圖3 所示。

圖3 ELAN 與ELAN-P 對(duì)比Fig.3 Comparison between the ELAN and ELAN-P modules

1.4 Partial Conv-eSE 網(wǎng)絡(luò)模型

eSE(Effective Squeeze and Extraction Block)是基于SE(Squeeze and Extraction)注意力模塊而來(lái)[23]。SE注意力模塊，是一種通道注意力模塊；常常被應(yīng)用于視覺模型中，通過(guò)它能對(duì)輸入特征圖進(jìn)行通道特征加強(qiáng)，而且最終SE 模塊輸出，不改變輸入特征圖的大小。SE 模塊基本工作原理如圖4 所示。

圖4 SE 模塊工作原理Fig.4 Principle of the SE module

SE 模塊中，為避免模型過(guò)于復(fù)雜，2 個(gè)FC 層(全連接層)需要減小通道數(shù)量。第一FC 層使用縮小率r將輸入特征通道C減少到C/r，第二FC 層將縮小的通道擴(kuò)展為C，這會(huì)導(dǎo)致通道信息丟失。而eSE 僅使用一個(gè)具有C通道的FC 層，而不使用降低通道尺寸的兩個(gè)FC，從而維護(hù)了通道信息，從而提高了性能。eSE 模塊針對(duì)SE 模塊升級(jí)部分如圖5 所示。

圖5 SE 模塊與eSE 模塊Fig.5 Comprison between the SE and eSE modules

針對(duì)遙感圖像背景信息復(fù)雜，待檢測(cè)目標(biāo)在圖像中像素占比較小，提取小目標(biāo)特征困難，通過(guò)結(jié)合通道注意力機(jī)制進(jìn)一步提取小目標(biāo)特征，加強(qiáng)對(duì)特征區(qū)域的關(guān)注程度。針對(duì)普通卷積輸出特征速度慢的問(wèn)題，本文在eSE 注意力模塊的輸入通道上結(jié)合PConv 模塊提出一種新的注意力模塊PC-eSE 模塊，并將PCeSE 模塊嵌入到Y(jié)OLOv7 原始網(wǎng)絡(luò)Backbone 的3 個(gè)輸出通道中，進(jìn)一步快速且有效地提取特征。改進(jìn)后的YOLOv7 模型如圖6 所示。

圖6 PC-eSE 模塊工作流程Fig.6 Flow chart of the PC-eSE module

1.5 改進(jìn)的損失函數(shù) NWD-Loss

無(wú)人機(jī)遙感圖像小目標(biāo)檢測(cè)是一個(gè)非常具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題，由于小目標(biāo)在原始圖片中所占像素小和檢測(cè)器原始損失函數(shù)的固有缺陷，使用YOLOv7 原本的損失函數(shù)始終不能得到令人滿意的結(jié)果?；贗oU 度量的損失函數(shù)本身對(duì)小目標(biāo)的位置偏差非常敏感，在基于Anchor 的檢測(cè)器中使用時(shí)，嚴(yán)重降低了性能?；诖藛?wèn)題，本文采用基于Wasserstein 距離的小目標(biāo)檢測(cè)評(píng)估方法NWD 度量(可以很容易地嵌入到任何基于Anchor 的檢測(cè)器的損失函數(shù)中)，將檢測(cè)邊框Bounding Boxs 建模為二維高斯分布，通過(guò)它們對(duì)應(yīng)的高斯分布計(jì)算它們之間的相似性。經(jīng)過(guò)對(duì)比這種方法可以有效提高YOLOv7 檢測(cè)器的檢測(cè)精度，使之更好地識(shí)別出遙感圖像中的小目標(biāo)。

connecting rod→conrod連桿；variable resistor→varistor可變電阻。

對(duì)于水平邊框D=，其中 (cx,cy)，w和h分別為中心坐標(biāo)。水平邊界框可以建模為二維高斯分布N(μ,Σ)，其中：

邊界框A和B之間的相似性可以轉(zhuǎn)化為2 個(gè)高斯分布之間的分布距離，此處使用Wasserstein distance(w2)來(lái)計(jì)算分布距離。對(duì)于邊界框A=(cxa,cya,wa,ha)和B=(cxb,cyb,wb,hb) 建模的Na和Nb，可進(jìn)一步得出：

通過(guò)得到的距離，使用指數(shù)形式歸一化，得到新的度量NWD，即：

式中：S為與數(shù)據(jù)集相關(guān)的一個(gè)超參數(shù)，可通過(guò)模型訓(xùn)練得到。與IoU 相比，NWD 對(duì)位置偏差更平滑，在相同的閾值下，可以更好地區(qū)分出目標(biāo)位置?；谝陨戏治?，Loss 函數(shù)可設(shè)為：

式中：Np為 預(yù)測(cè)框p的高斯分布模型；Ng為GT boxes g的高斯分布模型。經(jīng)過(guò)對(duì)比分析，NWD 方法可以顯著降低假陰性。

2 實(shí)驗(yàn)設(shè)備及數(shù)據(jù)

2.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)備

本文實(shí)驗(yàn)環(huán)境為Ubuntu20.04、Python3.8、PyTorch1.13.0，相關(guān)硬件配置和模型參數(shù)見表1，其中訓(xùn)練次數(shù)epoch 為100。

表1 硬件配置和模型參數(shù)Table 1 Hardware configuration and model parameters

2.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集

本文采用的數(shù)據(jù)集為露天煤礦采場(chǎng)礦用卡車數(shù)據(jù)集。露天煤礦采場(chǎng)礦用卡車數(shù)據(jù)集來(lái)源為無(wú)人機(jī)低空遙感影像，均為無(wú)人機(jī)搭載光學(xué)數(shù)碼相機(jī)拍攝的露天煤礦采場(chǎng)工作時(shí)的視頻影像，包含不同煤礦和不同天氣情況的采場(chǎng)工作場(chǎng)景。本文將遙感影像逐幀截取，由于所獲得的遙感圖像重復(fù)率較高，可能會(huì)增加訓(xùn)練成本和計(jì)算負(fù)擔(dān)，所以每隔兩幀就移除一幀圖像，最終共獲得露天煤礦采場(chǎng)遙感圖像3 789 張。按照7∶2∶1 的比例劃分，其中2 653 張用于訓(xùn)練集，758 張用于驗(yàn)證集，378 張用于測(cè)試集。部分?jǐn)?shù)據(jù)集示例如圖7 所示。接著通過(guò)LabelImg 工具進(jìn)行標(biāo)注，采用的是水平框，標(biāo)簽格式為YOLO 格式，其中只包含車(car)一個(gè)類型，卡車統(tǒng)一標(biāo)記為car。標(biāo)注后的數(shù)據(jù)集包含復(fù)雜場(chǎng)景和簡(jiǎn)單場(chǎng)景，共有36 320 個(gè)目標(biāo)框，能充分體現(xiàn)露天煤礦采場(chǎng)中的現(xiàn)實(shí)情景，為本次實(shí)驗(yàn)的主要研究對(duì)象。

圖7 煤礦卡車數(shù)據(jù)集示例Fig.7 Examples of the dataset of mining trucks

2.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)

本文針對(duì)模型性能優(yōu)劣采用的評(píng)價(jià)指標(biāo)為精確度P(precision)，即模型預(yù)測(cè)目標(biāo)中，預(yù)測(cè)正確的比例，計(jì)算公式為：

式中：TP為將正類預(yù)測(cè)為正類數(shù)，即正確預(yù)測(cè)；FP為將負(fù)類預(yù)測(cè)為正類數(shù)，即錯(cuò)誤預(yù)測(cè)。

召回率R(recall)是所有真實(shí)目標(biāo)中，模型預(yù)測(cè)正確的比例，計(jì)算公式為：

式中：FN為將正類預(yù)測(cè)為負(fù)類數(shù)，即錯(cuò)誤預(yù)測(cè)。

平均精度Pmav(mean average precision，mAP)是所有類別預(yù)測(cè)精準(zhǔn)的平均值，計(jì)算公式為：

式中：Pav為每一類別P值的平均值，本次采用的Pmav僅是閾值為0.5 時(shí)計(jì)算出來(lái)的值；N為類別總數(shù)；t為時(shí)間。

檢測(cè)速度采用的指標(biāo)是每秒檢測(cè)圖片數(shù)量，即幀率，單位為帖/s，模型大小采用的指標(biāo)是參數(shù)量，即模型參數(shù)的數(shù)量總和，單位為Mb。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析與評(píng)價(jià)

3.1 檢測(cè)結(jié)果

為了驗(yàn)證所提出模型性能，使用上文所提到的訓(xùn)練參數(shù)及數(shù)據(jù)集。在YOLOv7 改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)中訓(xùn)練使用的官方數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，圖幅大小在輸入網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)時(shí)會(huì)被有效調(diào)整為640×640 和1 280×1 280，在這2 種圖幅大小下都進(jìn)行了驗(yàn)證，最終640×640 大小的效果較優(yōu)，也是本文選取的圖幅大小，隨后對(duì)改進(jìn)的YOLOv7 模型進(jìn)行多次實(shí)驗(yàn)，最終模型均收斂，并且獲得了較好的精確度與召回率。對(duì)比原始的YOLOv7 模型，Pmav(IoU為0.5)由87.3%上升到94.5%，對(duì)比增加了7.2%，改進(jìn)前后的P-R曲線如圖8 所示。

圖8 YOLOv7 改進(jìn)前后P-R 曲線對(duì)比Fig.8 Comparison between the precision-recall curves of the original and improved YOLOv7 models

改進(jìn)前后的YOLOv7 網(wǎng)絡(luò)效果如圖9 所示，在圖9a 中有卡車未被成功檢測(cè)，性能較差，而圖9b 為改進(jìn)后的網(wǎng)絡(luò)模型檢測(cè)效果，可以有效改善卡車目標(biāo)的漏檢。

圖9 YOLOv7 改進(jìn)前后效果對(duì)比Fig.9 Comparison between the extraction effects of the original and improved YOLOv7 models

對(duì)每張圖片的平均推理速度由76 帖/s 上升到95 帖/s，對(duì)比增加了19 帖/s。有效證明改進(jìn)模型可以快速檢測(cè)出露天煤礦采場(chǎng)的礦用卡車小目標(biāo)。

3.2 消融實(shí)驗(yàn)

為了進(jìn)一步驗(yàn)證模型的改進(jìn)效果，采用消融實(shí)驗(yàn)對(duì)各個(gè)改進(jìn)方面進(jìn)行驗(yàn)證。消融實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的標(biāo)準(zhǔn)包括模型的精確度Pmav和參數(shù)量(Mb)。其中，模型參數(shù)量越小代表模型越輕量化。結(jié)果見表2。

表2 消融實(shí)驗(yàn)Table 2 Results of ablation experiments

通過(guò)表2 可以看出，改進(jìn)后的YOLOv7 網(wǎng)絡(luò)模型在輸入相同尺寸圖片的情況下，Pmav值超過(guò)了其他的組合，有效提升了檢測(cè)精度。

3.3 對(duì)比實(shí)驗(yàn)

將改進(jìn)后的YOLOv7 網(wǎng)絡(luò)模型與其他深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行對(duì)比和分析。實(shí)驗(yàn)將YOLOv5、YOLOv6、YOLOv8、Faster-RCNN 和YOLOv7 原始網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)選用Pmav(閾值為0.5)作為檢測(cè)指標(biāo)。最終結(jié)果見表3。

表3 對(duì)比實(shí)驗(yàn)(IoU=0.5)Table 3 Results of comparison experiments (IoU=0.5)

其中，F(xiàn)aster-RCNN 原始網(wǎng)絡(luò)較其他原始網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)好，但是其屬于雙階段目標(biāo)檢測(cè)算法，相比于其他算法計(jì)算推理速度慢，需要的算力資源更多。YOLOv5、YOLOv6 和YOLOv8 都屬于YOLO 系列，它們的優(yōu)點(diǎn)是檢測(cè)速度快但是對(duì)于小物體的檢測(cè)不夠精確，對(duì)比YOLOv7 原始網(wǎng)絡(luò)它們檢測(cè)精度低，容易造成漏檢現(xiàn)象。改進(jìn)后的YOLOv7 網(wǎng)絡(luò)相較于其他的深度學(xué)習(xí)檢測(cè)方法精度有明顯的提高，彌補(bǔ)了原始網(wǎng)絡(luò)在小目標(biāo)檢測(cè)方面的不足，進(jìn)一步提高了網(wǎng)絡(luò)的魯棒性。

4 結(jié)論

a.針對(duì)露天煤礦采場(chǎng)環(huán)境復(fù)雜、礦用卡車位置檢測(cè)困難的問(wèn)題，提出一種基于露天煤礦場(chǎng)景深度學(xué)習(xí)的無(wú)人機(jī)遙感影像目標(biāo)檢測(cè)算法。通過(guò)構(gòu)建2 種不同模塊和一種新的損失函數(shù)引入到Y(jié)OLOv7 原始網(wǎng)絡(luò)中，提高了對(duì)無(wú)人機(jī)遙感圖像中小目標(biāo)的識(shí)別精度。

b.在煤礦采場(chǎng)卡車數(shù)據(jù)集上對(duì)所提出改進(jìn)YOLOv7方法進(jìn)行評(píng)估，其檢測(cè)精度Pmav比原始YOLOv7 網(wǎng)絡(luò)模型提高7.2%，相比于其他主流遙感目標(biāo)檢測(cè)方法在精度上有明顯提升。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法具有較高的識(shí)別精度，能夠?qū)ΦV區(qū)卡車的位置進(jìn)行準(zhǔn)確定位。

c.將進(jìn)一步改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及模型，降低模型的參數(shù)量，使模塊可以快速部署于邊緣設(shè)備。