葛淑伟，张永茜，秦嘉欣，等. 基于优化SSD-MobileNetV2的煤矿井下锚孔检测方法[J]. 采矿与岩层控制工程学报，2023，5( 2 )：026525.
GE Shuwei，ZHANG Yongqian，QIN Jiaxin，et al. Anchor hole detection method for underground coal mines based on optimized SSD-MobileNetV2[J]. Journal of Mining and Strata Control Engineering，2023，5( 2 )：026525.
基于优化SSD-MobileNetV2的煤矿井下锚孔检测方法
葛淑伟，张永茜，秦嘉欣，李 雪，王 晓
( 中国矿业大学( 北京 ) 机电与信息工程学院，北京 100083 )
摘 要：为进一步提高煤矿井下打锚技术的自动化水平和安全性，提出了煤矿井下钢带锚孔自动检测方法。选取兼具检测精度与速度的SSD算法作为检测网络，以轻量化MobileNetV2为骨干特征提取网络建立了锚孔检测模型。针对煤矿井下钢带锚孔目标小、不易检测的问题，优化了先验框的设置，使得先验框进一步与有效感受野匹配，提高识别精度。该锚孔检测模型对于自建数据集中的锚孔目标识别准确率为94.24%，AP达94.08%，取得了较好的检测效果；检测速度可达84.73帧/s；模型大小仅为14.3 MB。模型经TensorRT优化并部署于Nvidia Jetson Xavier NX硬件平台上，验证了模型的可应用性。
关键词：煤矿自动化；SSD算法；锚孔检测；深度神经网络
作者简介：葛淑伟( 1996— )，男，河北张家口人，硕士研究生，主要从事深度学习、计算机视觉、目标检测等方面的研究工作。E-mail：ShuweiGe@outlook. com
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