基于改进YOLOv5的人员检测方法研究

为了解决在人员检测过程中,检测精度低、收敛速度慢问题,提出了一种基于改进的YOLOv5人员检测方法。首先,在主干网络(Backbone)和特征加强网络(Neck)中加入注意力机制(CBAM),来解决Backbone特征提取能力不足问题,并加强Neck特征融合能力;然后,加入EIOU Loss,解决了计算宽高的差异值取代纵横比,同时引入Focal Loss解决难易样本不平衡问题,EIOU Loss在测试过程中,不仅仅加快模型的收敛速度,而且精度也有所提升。结果表明：在自制数据集和公开数据集CrowdHuman中,平均精度分别提高1.2%和1.6%,FPS每秒提升了11.91帧和6.44帧,漏检情况也有所降低。经过改进后的模型,实时性要求符合现实要求,更易于提取人员的特征信息,提升检测精度。     

改进YOLOv5的钢材表面缺陷检测算法

针对传统钢材表面缺陷检测方法存在检测效率低、检测精度差等问题,提出一种基于改进YOLOv5的钢材表面缺陷检测算法。首先使用GhostBottleneck结构替换原YOLOv5网络中的C3模块和部分卷积结构,实现网络模型轻量化;其次在Backbone部分引入SE注意力机制,对重要的特征通道进行强化;最后针对数据集特点在网络中增加一个检测层,强化特征提取能力,并在Neck部分增加特征融合结构,使用DW卷积替换部分标准卷积以减少运算量。实验表明,改进的YOLOv5sGSD算法,模型体积减少了10.4%,在测试集上的mAP值为76.8%,相比原YOLOv5s网络提高了3.3%,检测精度和速度也明显高于一些主流算法。相比传统的钢材表面缺陷检测方法,提出的算法能够更加准确、快速地检测出钢材表面缺陷的种类和位置,并且具有较小的模型体积,方便于在移动端的部署。     

改进YOLOv3的桥梁表观病害检测识别

针对基于目标检测方法的桥梁表观病害检测存在检测精度低、误检率和漏检率高的问题,提出一种改进YOLOv3的高准确率桥梁表观病害检测识别方法。为实现局部特征和全局特征有效融合,在YOLOv3的检测层中添加固定分块大小的池化模块,并在YOLOv3的特征提取网络中引入了DenseNet密集型连接网络结构以增强桥梁病害特征在网络中的传播和利用效率,提高检测效率,采用数据增强技术来扩充样本图像以解决现有桥梁病害数据集样本数量不足的问题。实验结果表明,改进后的YOLOv3在桥梁表观病害检测上的平均准确率比原YOLOv3提高了3.0%,且模型训练时间减少了33.2%,同时降低了对桥梁表观病害检测的误检率和漏检率。     

面向采摘机器人的改进YOLOv3-tiny轻量化柑橘识别方法

针对柑橘采摘机器人快速、准确的识别需求,提出了一种基于改进的YOLOv3-tiny（You Only Look Once v3 tiny）的轻量化卷积神经网络模型的柑橘识别方法。为便于在算力有限的采摘机器人上应用,该方法用DIOU（Distance Intersection over Union）损失函数替换了YOLOv3-tiny卷积神经网络模型原有的损失函数,提高模型的识别定位精度;采用MobileNetv3-Small卷积神经网络模型替换了主干特征提取网络,使模型更加轻量化,提高模型的识别速度;在MobileNetv3-Small中加入了新的残差结构,减少主干网络特征信息的损失,进而提高模型的识别精度;在加强特征提取网络中加入了简化的空间金字塔池化SPP（Spatial Pyramid Pooling）网络结构和深度可分离卷积层集,提升模型提取特征信息的能力,再加入一个下采样层,将两个尺度间的特征信息充分融合,同时还加入了hard Swish激活函数,从而进一步提高模型的识别精度。通过与YOLOv3-tiny在柑橘测试集上的识别效果进行对比,改进的YOLOv3-tiny的平均识别精度mAP、F1值分别达到了96.52％、0.92,提高了3.24%、0.03,平均识别单幅图像所耗时间、模型权重大小仅为47 ms、16.9 MB,分别减少了24%、49%。通过与YOLOv3-tiny在针对柑橘测试集中处于不同环境条件下的柑橘的识别效果进行对比,改进的YOLOv3-tiny在光照充足且未遮挡条件下、光照充足且遮挡条件下、光照不足且未遮挡条件下、光照不足且遮挡条件下的柑橘正确识别率分别为98.6%、90.5%、95.8%、86.8%,分别提高了0.7%、6.5%、3.2%、7.7%。显示出改进YOLOv3-tiny轻量化柑橘识别方法具有识别精度高、识别速度快以及轻量化等特点。     

改进的YOLOv4肺结节检测算法

针对目标检测YOLOv4算法在肺结节检测中存在的小目标漏检和肺结节位置失真等问题,设计了一种改进的YOLOv4肺结节检测算法.在原始YOLOv4网络的基础上,将特征融合网络的上采样过程替换为双线性插值法,并采用张量堆叠的方法使顶层的语义信息与底层的位置信息形成更高通道的特征张量.实验结果表明,与原始的YOLOv4算法相比,改进的YOLOv4算法在公开数据集LUAN16上的平均精确度与预测速度分别提高了4.54%和28.1%,可视化结节位置表达更精准.     

一种多尺度YOLOv3的道路场景目标检测算法

针对在自然交通场景中道路不同种类目标的边界框大小差异巨大,现有实时算法YOLOv3无法很好地平衡大、小目标的检测精度等问题,重新设计了YOLOv3目标检测算法的特征融合模块,进行多尺度特征拼接,对检测模块进行改进设计,新增2个面向小目标的特征输出模块,得到一种新的具有5个检测尺度的道路目标多尺度检测方法YOLOv3_5d.结果表明:改进后的YOLOv3_5 d算法在通用自动驾驶数据集BDD100 K上的检测平均精度为0.5809,相较于原始YOLOv3的检测平均精度提高了0.0820,检测速度为45.4帧·s-1,满足实时性要求.     

基于改进 YOLOv3 算法的水下小目标分类与识别

针对声纳图像中小目标检测识别率低、虚警率高的问题, 提出一种改进的 YOLOv3 算法. 改进的 YOLOv3 网络在原始 YOLOv3 的基础上进行优化, 改变网络的层级连接, 融合更浅层的特征与深层特征, 形成新的更大尺度的检测层, 提高了网络对水下小目标检测的能力; 同时, 使用线性缩放的 $K$-means 聚类算法优化计算先验框个数和宽高比, 提高了先验框与 ground truth box 之间的匹配度, 较原始 YOLOv3 算法均值平均精度提高了 7%. 实验结果表明, 所提出的改进 YOLOv3 算法能够有效分类与识别小目标且有更高的准确率和更低的虚警率, 同时保持了原始 YOLOv3 算法的实时性.     

R-YOLO轨道人员目标检测模型

针对现有铁路人员入侵识别准确率不高、实时性较差的问题，在YOLOv4模型的基础上提出一种R-YOLO轨道人员目标检测模型。首先，用轻量级骨干网络ResNet50代替原有的CSPDarknet53网络，利用深度可分离卷积替代PANet中的标准卷积，减少网络层数以及模型体积，加快模型的识别速度。其次，在加强特征提取网络的3个特征层分别加入有效通道注意力模块，采用K-means++聚类算法重新对数据集进行聚类和分析，提高目标检测模型的精度；在模型训练方面，采用迁移学习和混合数据集联合训练，解决人员识别精度不理想以及误检漏检等问题。最后，利用R-YOLO轨道人员目标检测模型对真实铁路人员入侵数据集进行测试。结果表明，R-YOLO模型在真实铁路人员入侵数据集上的平均识别精度达到了92.12%,较传统YOLOv4算法高出1.89%,帧速率由38.74 f·s^-1提升到47.73 f·s^-1。R-YOLO模型部分解决了铁路入侵人员误检漏检问题，提高了铁路人员入侵识别的实时性和准确率，为铁路安全运行提供了保障。     

基于改进YOLOv5的车辆目标检测研究

针对现有目标检测算法在自动驾驶等领域的车辆目标检测中存在检测精度不高,实时性和鲁棒性较差等问题,本文提出一种基于YOLOv5的车辆目标检测方法.本文在YOLOv5s网络模型框架下,引入一次性聚合（OSA）模块优化主干网络结构,提升网络特征提取能力;并采用非局部注意力机制进行特征增强;同时利用加权非极大值抑制方法实现检测框筛选.实验结果表明,在自制车辆检测数据集上,改进网络模型与原YOLOv5s模型相比,平均准确率均值（mAP）提升3%,不同目标类检测的平均准确率（AP）均得到提升,且检测速度满足实时性要求,对于密集车辆和不同光照条件下均能较好实现车辆目标检测.     

基于改进YOLOv5s的轻量化交通灯检测算法

针对目前交通灯检测算法网络模型参数量过大、实时性差的问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的轻量化交通灯检测算法.首先,用轻量化网络MobileNetv3替换原主干网络并引入注意力机制,在对检测精度影响不大的前提下降低模型参数量;然后,使用深度可分离卷积替换颈部网络中的传统标准卷积,进一步降低模型参数量;接着,针对交通灯尺度小的特点,删除检测大目标的检测层;最后,改进边框回归损失函数,提升边框检测精度.同时,为了能实时部署在嵌入式平台,该算法对网络进行通道剪枝实现模型压缩和加速.实验结果表明,该算法在嵌入式平台NVIDIA Jetson Xavier NX上能达到48.1帧/s的检测速度,相比原始YOLOv5s牺牲了1.5%的mAP,但是该模型体积压缩了54.3%,检测速度提高为原来的2.6倍,可以满足在交通道路中实时对交通灯检测的需要.     

基于改进YOLOv5算法的钢铁表面缺陷检测

根据以往钢铁表面缺陷检测技术的检测效能较低、准确性低的情况，提出一种改进YOLOv5s的钢材表面缺陷检测算法。主要改进为：加入坐标注意力机制(Coordinate Attention，CA)的空洞空间卷积池化金字塔 (Atrous Spatial Pyramid Pooling，ASPP)，扩大模型感受野和多尺度感知能力的同时能更好的获取特征位置信息；加入改进的选择性内核注意力机制(Selective Kernel Attention，SK)，使模型能更好的利用特征图中的频率信息，提升模型的表达能力；将损失函数替换为SIoU，提升模型性能的同时加快模型的收敛。实验数据表明，改进的YOLOv5s网络模型在NEU-DET数据集上的mAP值为78.13%，相比原网络模型提高了2.85%。改进的模型具有良好的检测型性能的同时检测速度为103.9 FPS，能够满足实际应用场景中钢材表面缺陷实时检测的需求。     

基于改进YOLOv4输电线关键部件实时检测方法

针对输电线路维护过程中的典型缺陷识别问题,为提高无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)自主巡检的智能化程度,提出基于改进YOLOv4的无人机输电线关键部件实时检测模型。根据无人机视角下输电线典型目标的特点,结合MobileNet重新设计了一种轻量的特征提取网络来获取更高的特征提取效率,利用空洞模块增强感受野减少小目标的信息损失;在特征融合模块中添加自适应路径融合网络来融合更多的位置信息和语义信息,提高了多尺度目标的检测精度,减少了目标的误报率。采用构建的无人机输电线关键部件数据集来评估提出的模型。结果表明:基于YOLOv4改进的网络能够在无人机机载端实现实时多尺度目标检测,模型的平均准确率可达到92.76%,检测速度可达到32帧/秒,能够满足无人机嵌入式平台上实时检测的需求。     

基于改进YOLOv4颈部优化网络的安全帽佩戴检测方法

针对安全帽佩戴检测时易受复杂背景干扰，解决YOLOv4网络检测速度慢、内存消耗大、计算复杂度高、对硬件性能要求较高等问题，引入改进YOLOv4算法优化安全帽佩戴检测方法。引入MobileNet网络轻量化YOLOv4、跨越模块特征融合，实现高层语义特征和低层语义特征有效融合。针对图像中小目标分辨率低，信息特征少，多尺度并存，导致在连续卷积过程中易丢失特征信息等问题，采用改进特征金字塔FPN和注意力机制等颈部优化策略聚焦目标信息，弱化安全帽检测时背景信息的干扰。仿真结果表明，基于改进的YOLOv4颈部优化网络安全帽佩戴检测算法在CPU平台下的检测速度为34.28 FPS，是基础YOLOv4网络的16倍，检测精度提升了4.21%，检测速度与检测精度达到平衡。     

改进多尺度网络的行人目标检测算法

针对自动驾驶情景下行人目标检测过程中对于重叠和遮挡目标存在的漏检问题,提出一种改进多尺度网络YOLOv5的行人目标检测算法。首先构建同时考虑通道间关系和特征空间位置信息的多重协调注意力模块,增加网络特征表达能力;然后将原损失函数改进为具有双重惩罚项的切比雪夫距离交并比损失函数,提高检测框的精确度与网络收敛速度;最后在网络结构方面设计瓶颈状DSP1_X和DSP2_X模块减少梯度混淆。实验结果表明,改进后的多尺度网络收敛能力提高,在面对行车中复杂行人目标检测时具有较高的判别精度和实时检测速度。     

改进的YOLOv3交通标志识别算法

针对复杂场景下交通标志检测存在精度低、检测速度慢等问题,提出一种基于YOLOv3改进的S-YOLO交通标志算法。首先,合并批归一化层到卷积层,以提升模型前向推理速度;其次,采用二分K-means聚类算法,确定适合交通标志的先验框;然后引入空间金字塔池化模块,提取特征图深度特征;最后引入CIoU回归损失函数,提升模型检测精度。实验结果表明,在重制的CTSDB交通标志数据集下,所提算法与YOLOv3相比,平均准确率和检测速度分别提升了4.26%和15.19%,同时相较YOLOv4以及其他算法对交通标志识别有更优的精度和速度,具有良好的鲁棒性,满足复杂场景高效实时检测。     

基于改进YOLOv5的绝缘子缺陷检测算法

绝缘子缺陷检测是电网巡检过程中重要的一环,为提高绝缘子缺陷检测的精度,该文提出一种基于改进YOLOv5算法的绝缘子缺陷检测算法——YOLOv5t,能够在保证网络运行速度的条件下,提升网络的检测精度.该算法在YOLOv5s的基础上,将三重注意力机制(triplet attention)添加到骨干网络中,给予每个特征通道不同的权重,以提高网络的检测精度;并采用CIoU Loss作为网络回归损失的损失函数,提升网络的收敛速度;同时将Soft-NMS作为网络的预测结果处理方法,降低网络的漏检率.YOLOv5t与几种常用的缺陷检测网络的对比实验结果表明,YOLOv5t的准确率达到97.2%,召回率达到98%,平均精度均值达到99.1%,较YOLOv5s算法分别提升了0.9%、5.1%和2.1%,并且检测速度没有受到影响.     

基于改进YOLO的虹膜快速定位检测算法

虹膜定位是虹膜识别系统中不可或缺的环节,针对传统的虹膜定位方法对镜面反射、眨眼等复杂环境下质量差的虹膜图像定位准确率低、计算复杂度高和鲁棒性差等问题,提出了一种基于改进YOLOv3模型的虹膜快速定位方法。针对眼周图像中虹膜内、外圆尺寸变化不大,将YOLOv3网络的多尺度结构改进为双尺度检测;引入了轻量级网络Mobilev3中bneck块来改进特征提取网络,减小模型复杂度;利用kmeans++算法对虹膜数据集进行类聚,获得更优的锚点框;模型边框损失函数采用改进的损失函数代替原均方差(MSE)损失函数;利用虹膜特有几何特征,将模型矩形预测框更改为圆形预测框。在CASIA-IrisV4数据集验证表明,改进模型定位准确率为96.32%,mAP为99.37%,检测速度为49.4帧/s,模型参数减少到4.13M。结果表明改进后的模型较小,并且能够快速精准对虹膜区域定位,具有较高鲁棒性,能够满足虹膜实时定位的场景。     

基于改进YOLOv5的拥挤行人检测算法

针对密集场景下行人检测的目标重叠和尺寸偏小等问题，提出了基于改进YOLOv5的拥挤行人检测算法。在主干网络中嵌入坐标注意力机制，提高模型对目标的精准定位能力；在原算法三尺度检测的基础上增加浅层检测尺度，增强小尺寸目标的检测效果；将部分普通卷积替换为深度可分离卷积，在不影响模型精度的前提下减少模型的计算量和参数量；优化边界框回归损失函数，提升模型精度和加快收敛速度。实验结果表明，与原始的YOLOv5算法相比，改进后YOLOv5算法的平均精度均值提升了7.4个百分点，检测速度达到了56.1帧/s，可以满足密集场景下拥挤行人的实时检测需求。