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融合图像去雾与Tiny-YOLOv3的护帮板状态检测研究
融合图像去雾与Tiny-YOLOv3的护帮板状态检测研究
作者:
魏强
白尚旺
龚大立
党伟超
潘理虎
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
液压支架护帮板
目标检测
Tiny-YOLOv3
暗通道先验
图像去雾算法
CUDA
摘要:
为解决液压支架工长时间作业过程中,因身体疲劳不能及时发现护帮板未护帮的问题,采用实时性高的Tiny-YOLOv3算法检测护帮板状态,但检测任务会受到综采工作面尘雾的影响.因此,提出一种融合图像去雾与Tiny-YOLOv3的目标检测算法,并在此基础上优化图像去雾算法的CUDA实现,首先将暗通道图像用RGB单通道图像代替,然后按列分组求大气光值,合并初始透射率的kernel函数并优化精细化透射率计算方式,提升图像去雾速度,保证算法的实时性.实验结果表明,在煤矿护帮板状态检测场景中,融合算法比Tiny-YOLOv3算法的准确率提高了22.8%,且满足实时检测的要求.
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向导滤波
雾霾降质图像去雾算法的研究
图像去雾
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暗通道先验
内容分析
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引文网络
相关学者/机构
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期刊文献
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数
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(/年)
文献信息
篇名
融合图像去雾与Tiny-YOLOv3的护帮板状态检测研究
来源期刊
太原科技大学学报
学科
工学
关键词
液压支架护帮板
目标检测
Tiny-YOLOv3
暗通道先验
图像去雾算法
CUDA
年,卷(期)
2022,(1)
所属期刊栏目
计算机科学与信息工程|Computer Science and Information Engineering
研究方向
页码范围
15-22,28
页数
9页
分类号
TP391
字数
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1673-2057.2022.01.003
五维指标
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
(0)
共引文献
(0)
参考文献
(0)
节点文献
引证文献
(0)
同被引文献
(0)
二级引证文献
(0)
2022(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
液压支架护帮板
目标检测
Tiny-YOLOv3
暗通道先验
图像去雾算法
CUDA
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
太原科技大学学报
主办单位:
太原科技大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1673-2057
CN:
14-1330/N
开本:
大16开
出版地:
山西省太原市万柏林区窊流路66号
邮发代号:
22-34
创刊时间:
1980
语种:
chi
出版文献量(篇)
2179
总下载数(次)
6
总被引数(次)
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