针对煤矿井下对行人检测精度不足、实时性要求高、环境条件差、行人状态复杂等问题,提出一种改进的 FCOS煤矿井下行 人 检 测 算 法.该 模 型 使 用 轻 量 级 卷 积 神 经 网 络ShuffleNetV２替换 FCOS检测算法中的骨干网络 ResNetＧ５０,将原始网络中的特征金字塔结构改进为自上而下和自下而上的路径增强网络,同时利用由两组深度可分离卷积组成的轻量化检测头替换原始 FCOS网络的检测头.在试验训练过程中,通过对井下行人检测数据进行尺度和颜色等数据增强来提升模型的泛化能力与鲁棒性.试验结果显示,改进的 FCOS可以更好地实现检测精度与速度之间的平衡,该算法在 基 本 不 损 失 精 度 的 情 况 下,平 均 精 度 均 值 (meanAveragePrecision)达５１．９％,检测速度可以达到１００帧/s.