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作者：顾清华;苏存玲;王倩;陈露;熊乃学;
单位：西安建筑科技大学资源工程学院;西安建筑科技大学西安市智慧工业感知计算与决策重点实验室;The Department of Computer,Mathematics and Physical Science Sul Ross State University;
摘要：露天矿环境特殊，道路场景复杂多变，在光照不足时会导致矿区道路多目标识别不清、定位不准，进而影响检测效果，给矿区无人矿用卡车的安全行驶带来严重安全隐患。目前的道路障碍物检测模型不能有效解决矿区暗光环境对模型检测效果的影响，同时对矿区小目标障碍物的识别也有较大误差，不适用于矿区特殊环境下障碍物的检测与识别。针对上述问题，提出了一种基于双曲嵌入的露天矿区暗光环境下多目标检测模型。首先，在模型的图像预处理阶段引入卷积神经网路Retinex-Net对暗图像进行增强，提高图像清晰度；然后，针对数据集中特征过多而无重点偏好的问题，在加强特征提取部分添加全局注意力机制，聚集3个维度上更关键的特征信息；最后，在检测模型预测阶段引入双曲全连接层，以减少特征丢失，并防止过拟合现象。实验结果表明：(1)基于双曲嵌入的露天矿区暗光环境下道路多目标检测模型不仅对露天矿区暗光环境下的大尺度目标具有较高的分类与定位精度，对矿用卡车及较远距离的小尺度目标即行人也可准确检测与定位，能够满足无人矿用卡车在矿区特殊环境下驾驶的安全需求。(2)模型的检测准确率达98.6%，检测速度为51.52帧/s，较SSD、YOLOv4、YOLOv5、YOLOx、YOLOv7分别提高20.31%,18.51%,10.53%,8.39%,13.24%，对于矿区道路上的行人、矿用卡车及挖机的检测精度达97%以上。
关键词：露天矿;自动驾驶;无人矿用卡车;暗光环境;多目标检测;小目标障碍物;全局注意力机制;双曲全连接层
基金资助：国家自然科学基金项目（52074205）; 陕西省自然科学基金杰青项目（2020JC-44）
