融合图像去雾与Tiny-YOLOv3的护帮板状态检测研究Research on the Status of the Hydraulic Support Guard Plate Based on Image Dehazing and Tiny-YOLOv3 Algorithm
魏强,白尚旺,龚大立,党伟超,潘理虎
摘要(Abstract)：
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。
关键词(KeyWords)： 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
基金项目(Foundation): 山西省中科院科技合作项目(20141101001);; 山西省重点研发计划(201703D121042-1);; 山西省社会发展科技项目(20140313020-1)
作者(Author): 魏强,白尚旺,龚大立,党伟超,潘理虎
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