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摘要
为抑制露天矿场复杂环境下的背景干扰，对安全挡墙进行精确的语义分割，提出了一种基于改进DeepLabV3+网络的露天矿安全挡墙分割方法。首先，主干网络采用轻量级的MobileNetV2网络，通过深度可分离卷积和倒残差结构有效降低了网络参数量和计算量。然后，加入混合注意力模块进行通道及空间上的特征强化，可避免边缘信息丢失。最后，利用数据增强和迁移学习解决目标数据集较少的问题，提高模型的泛化能力。实验结果证明，该方法有较好的分割效果，MIOU和MPA分别为85.06%、92.94%,均优于原网络和其他经典网络模型。该方法能够精确地分割露天矿安全挡墙，有较好的实际应用价值。
- 出版日期2023
- 单位内蒙古科技大学
