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一种基于深度学习的煤矿井下作业人员检测和跟踪方法【异议或纠错】

档案编号: CQ-094-8407-4716
档案文号:
专利权人: 申请人 
发布时间: 发布时间 
档案分类: 专利权 
分 类 号: 第G06V20/52;G06V20/40;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/082类
授权状态: 已授权
档案内容: 本发明公开了一种基于深度学习的煤矿井下作业人员检测和跟踪方法,包括步骤1:对煤矿井下监控视频解码获得每一帧视频图像;步骤2:采用改进的YOLOv5模型对视频图像逐帧进行煤矿井下作业人员目标检测;步骤3:采用改进的BYTE数据关联方法对步骤2中每帧检测到的煤矿井下作业人员进行关联匹配得到煤矿井下作业人员的运动轨迹;步骤4:对步骤3得到的煤矿井下作业人员的运动轨迹在图像中进行标注,标注检测框和身份ID,并合并成视频输出。针对煤矿井下作业人员检测的精度和速度需求,使用改进的YOLOv5目标检测算法,结合自建的煤矿井下作业人员数据集,可精确检测出煤矿井下作业人员,并通过改进的BYTE数据关联方法关联前后帧的检测结果获得准确的运动轨迹。
附件下载:  (原始资料备查)

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