煤矿井红外热成像中的多尺度融合目标特征检测

摘要

煤矿井内环境复杂，存在较多的危险因素，单一尺度的特征提取很难实现精准检测目标，无法充分保障工作人员的安全。为此，提出了煤矿井红外热成像中的多尺度融合目标特征检测。通过基于自适应邻域的噪声抑制方法对图像展开去噪处理，并利用线性和非线性灰度变换方法增强红外热成像。采用特征金字塔展开多尺度融合目标特征提取，利用多尺度融合技术，结合YOLOv5网络预测损失函数，实现煤矿井红外热成像目标检测。实验结果表明，所提算法的煤矿井红外热成像效果较好，能够全部检测到红外热成像目标特征，同时P-R曲线图的AP面积较大，说明所提算法提高了目标特征检测的精度、效率和可靠性。

关键词

多尺度融合 / 红外热成像 / 目标特征检测 / 特征金字塔 / 煤矿井