井下無人駕駛電機車行駛場景中多目標檢測研究

郭永存， 童佳樂， 王爽

（1. 安徽理工大學 深部煤礦采動響應與災害防控國家重點實驗室，安徽 淮南 232001；2. 安徽理工大學 礦山智能裝備與技術安徽省重點實驗室，安徽 淮南 232001；3. 礦山智能技術與裝備省部共建協同創新中心，安徽 淮南 232001；4. 安徽理工大學 機械工程學院，安徽 淮南 232001）

0 引言

煤炭作為能源的重要組成部分，是我國經濟持續發展的重要基礎[1-2]。目前，我國正著力發展智能礦用機械，以提高煤礦智能化發展水平，為煤炭工業高質量發展提供核心技術支撐[3-4]。煤礦井下有軌電機車是一種煤礦輔助運輸設備，承擔著運輸井下煤炭、矸石、設備和人員等任務，具有運行頻繁、運輸量大、運行距離長等特點。現階段，我國煤礦井下有軌電機車均采用人工駕駛方式，由于井下巷道狹窄、光照不充分、司機疲勞駕駛和技術保障手段缺乏等原因，存在電機車超速、闖紅燈、追尾、碰撞行人等安全問題[5-6]。研究煤礦輔助運輸電機車無人駕駛技術，可減少井下作業人員數量，降低煤礦安全事故發生概率，對保障煤礦安全高效生產具有重要意義[7]。

近年來，快速發展的計算機技術為目標智能檢測識別提供了堅實的軟硬件基礎，基于機器視覺的障礙物識別技術得到了廣泛關注和應用。卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）為基于深度學習的智能目標檢測算法提供了技術支撐，已被應用于自動駕駛、行人檢測等諸多場景?；谏疃葘W習的智能目標檢測方法分為單階段目標檢測和雙階段目……