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申请/专利权人：中国矿业大学
摘要：本发明公开一种低光照下基于多级跨尺度信息交互的无人矿卡目标检测方法，包括数据集制作、检测模型构建、图片特征信息提取、特征信息融合阶段以及检测阶段，本发明减少了在特征融合过程中的信息丢失，确保不同尺度的特征能够有效融合，显著提升无人矿卡在复杂露天矿山场景中的目标识别性能。
主权项：1.一种低光照下基于多级跨尺度信息交互的无人矿卡目标检测方法，其特征在于，包括：S1、数据集制作：首先，对开源的露天矿复杂环境数据视频进行截取和筛选，特别关注并提取低光照环境下的图片，利用专业的数据采集设备，在真实的露天矿场环境中进行实地拍摄，随后，将这些从真实环境中采集的低光照图片与从开源数据视频中提取的低光照图片进行混合，以形成一个低光照条件的数据集，接着使用LabelImg对提取到的图片进行标签制作，标签的类别为无人矿卡、推土机、民用车、装载机以及工作人员类别，然后将标注好的图片按7：2：1的比例划分训练集、验证集与测试集，制作低光照下无人矿卡的目标检测数据集；S2、检测模型构建：构建基于多级跨尺度信息交互的低光照下无人矿卡目标检测模型MCS-Yolov8，该模型包括：SC_DarkNet53主干网络、多级跨尺度信息交互模块MCS和检测器；S3、图片特征信息提取：采用空间通道混合金字塔池化结构SC_SPPF提取深层次信息；S4、特征信息融合阶段：采用多级跨尺度信息交互结构MCS作为特征融合部分；S5、检测阶段：以低光照环境下无人矿卡真实自主作业场景图片作为MCS-Yolov8检测模型的输入，模型首先利用包含空间通道混合金字塔池化结构的SC-DarkNet53主干网络，提取图像特征信息，其次通过多级跨尺度信息交互结构MCS融合网络有效地融合不同尺度特征图的特征信息，最后将融合后的特征图送入检测器中，实时检测作业场景图片。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国矿业大学 低光照下基于多级跨尺度信息交互的无人矿卡目标检测方法
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