改进DeepLabV3+网络的露天矿挡墙分割方法

来源：电子测量技术杂志2023年第10期北京时间：

作者：马旭，杨立东，郭勇，赵艳锋

单位：内蒙古科技大学信息工程学院 包头 014000

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。

关键词：语义分割;MobileNetV2;混合注意力

基金资助：国家自然科学基金（62161040）、内蒙古自然科学基金(2021MS06030)、内蒙古科技计划项目 (2021GG0023)、内蒙古自治区高等学校青年科技英才支持计划（NJYT22056）项目资助