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公开(公告)号:CN119152269A
公开(公告)日:2024-12-17
申请号:CN202411281021.5
申请日:2024-09-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06V10/25
Abstract: 本发明提出了一种基于轻量化像素差分网络的粉尘检测方法,该方法采用矿场安装好的摄像头获取环境图像并进行预处理;将预处理后的数据输入到训练完成的像素差分网络中。图像预处理模块包括引力搜索算法(GSA)优化的全局灰度变换函数处理、改进的多尺度Retinex(MSR)算法处理及伽马校正避免图像融合造成的图像色偏等操作。改进轻量化像素差分网络包括改进深度可分离卷积主干网络模块、每个阶段的边结构图进行深度监督和改进损失函数;本发明的像素差分网络通过使用改进深度可分离卷积替换主干网络中的传统卷积实现轻量化操作,并通过最大池化层进行下行采样和生成边图进行深度监督以及特征图的细化处理,提高了模型的粉尘识别精度和算法的泛化性能。