山东大学学报(工学版)

作者：陈晓燕,王川,齐明杰,张宁,林晓龙,霍延强,刘世杰,田源

单位：1.济南市水利工程服务中心, 山东 济南 250013;2.山东高速集团有限公司, 山东 济南 250014;3.山东大学齐鲁交通学院, 山东 济南 250002;4.山东大学微电子学院, 山东 济南 250101

关键词：激光雷达,摄像机,融合,灌溉区目标检测,小目标检测,

基金：山东省重点研发计划资助项目(2020CXGC010118)

针对传统灌溉渠异物入侵监测方法检测精度低、时效性差、夜间巡检不全面、危险性高等问题,提出一种基于雷视融合的灌溉区异物入侵监测方法。针对灌溉区周边行人、动物等小目标误检及特征提取能力不足等问题,提出一种基于YOLOv5改进的小目标识别算法,提高对灌溉区周边小目标检测能力。通过实际场景测试试验,本研究提出的灌溉区雷视融合监测方法和改进的基于YOLOv5的小目标识别算法,识别精确度达到93.26%,监测范围是设备周围360°,有效提升了不同时间段下的异物入侵监测能力,验证了该方法的准确性。

来源：2024年第3期

《山东大学学报(工学版)》期刊编辑部

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