基于YOLOv5无人机小目标检测技术研究

提出一种改进的YOLOv5m目标检测算法,解决无人机在复杂环境下对小目标特征提取不足导致的检测精度低的问题.在CBAM的基础上提出一种通道——空间(CAM-SAM)注意力机制,通过改变通道和空间的连接结构,对不同尺寸的特征图进行注意力权重分配,在特征融合中采用跳跃式连接方法,进行不同尺度的特征融合;在预测网络中使用高斯加权的Soft-NMS替换原NMS非极大值抑制.实验结果表明,改进的YOLOv5m模型mAP值为42.1%,比原YOLOv5m提高了5.8%.     

基于改进YOLOv5算法的车辆目标检测

为了解决车辆目标检测中准确率低的问题,提出了一种基于改进YOLOv5算法的车辆目标检测.改进后的YOLOv5算法主要是在原来的基础上通过K-means聚类的方法对数据集中的目标边框进行重新聚类、并将CIoU损失函数和DIoU＿nms应用于YOLOv5算法来提高目标识别效果.改进后的YOLOv5算法,目标检测mAP达到了85.8%,比改进前的YOLOv5算法提升了1.3%.     

基于改进YOLOv5的道路目标检测

为提高自动驾驶中的道路目标检测精度,设计了一种基于YOLOv5的道路目标检测模型。该模型在YOLOv5s的网络模型基础上,将原始的初始锚框聚类算法改为K-means++算法来减小随机带来的聚类误差;并在Backbone中SPP模块之前引入SENet注意力机制,以增强道路目标重要特征并抑制一般特征,达到提高检测网络对道路目标的检测能力。在VOC2012改进数据集上训练、测试,基于改进的YOLOv5s的模型比原始YOLOv5s模型平均准确精度提高了2.4%。实验结果表明,改进的YOLOv5s模型能较好地满足道路目标检测的精度要求。     

基于改进YOLOv5的轻量化无人机检测算法

针对现有的无人机检测算法无法同时兼顾检测速度及检测精度的问题，本文提出了一种基于YOLOv5s（You Only Look Once）的轻量化无人机检测算法TDRD-YOLO（Tiny Drone Real-time Detection-YOLO）.该算法首先以YOLOv5s的多尺度融合层和输出检测层分别作为颈部网络和头部网络，引入MobileNetv3轻量化网络对原骨干网络进行重构，并将骨干网络后的通道在原YOLOv5s的基础上进行压缩，减小网络模型大小；其次，将骨干网络中Bneck模块的注意力机制由SE修改为（Convolutional Block Attention Module，CBAM）并在颈部网络引入CBAM，使网络模型更加关注目标特征；最后修改颈部网络的激活函数为h-swish，进一步提高模型精度.实验结果表明：本文提出的TDRD-YOLO算法平均检测精度达到96.8%，与 YOLOv5s相比，参数量减小到原来的1/11，检测速度提升1.5倍，模型大小压缩到原来的1/8.5.实验验证了本文算法可在大幅降低模型大小、提升检测速度的同时保持良好的检测性能.     

改进后的YOLOv5用于跌倒行为检测

随着全球人口老龄化不断加剧，由于跌倒致死的比例也随之增加，及时发现跌倒行为对降低死亡风险至关重要。针对现有跌倒检测算法在实际应用场景中出现漏检、准确率低等问题，本文将改进后的YOLOv5目标检测方法用于跌倒行为检测。具体改进措施：将YOLOv5的边界框损失函数GIoU更换为α-IoU；引入卷积块注意力机制模块（CBAM），使网络可以更专注地学习跌倒特征；在特征融合层引入加权双向特征金字塔网络结构（BiFPN）以充分利用不同尺度的特征，从而提高检测精度。实验结果表明，改进的YOLOv5模型对跌倒行为的检测精度mAP达到了98.8%，比改进前提高了4%，满足对实际应用场景下跌倒检测的要求。     

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YOLOv4算法的动车库接地杆状态检测

工人登顶动车检修库作业前,需确认接地杆接地状态.采用人工视频复核的方式,存在易疲劳、效率低等问题,且有严重的安全隐患,本文提出一种基于改进YOLOv4算法的动车库接地杆状态检测方法.该算法采用改进K-means算法对图片数据集进行聚类分析,筛选出适合图片目标的锚框;之后采用改进的YOLOv4算法对数据集进行特征提取与训练,即通过在网络中添加CBAM注意力模块和改进SPP结构,以增强算法的准确性与检测速度;最后根据训练网络进行测试,改进算法后mAP值比原YOLOv4算法提高了2.51%达到99.09%,检测速度大约提高了5 f/s.算法应用于现场边缘计算模块中,取得了良好的应用效果.     

电动汽车充电站火灾多目标实时检测与预警方法

电动汽车在充电过程中易发生火灾事故,为了提高电动汽车充电站火灾检测实时性,提出一种基于YOLOv4-Tiny-CBAM的电动汽车充电站火焰烟雾多目标实时检测与预警算法：选用YOLOv4-Tiny轻量级网络模型实现在低算力平台流畅运行;引入Kmeans-GA算法重新计算锚框值;引入卷积注意力机制模块（CBAM）以加强网络对火焰烟雾特征提取能力以提升检测精度;将电动汽车充电站监控视频作为模型检测输入源,实现就地端实时检测。实验结果表明：该改进算法模型参数量为6.143M,视频检测FPS值为43,mAP值为86.76%,具有较好的目标连续跟踪能力,满足实时检测的需求,对无人化电动汽车充电站安全运行以及火灾应急处置具有重要意义。     

基于视觉加强注意力模型的植物病虫害检测

【目的】植物病虫害准确检测是病虫害精准化防治的关键，笔者构建准确高效的植物病虫害监测模型，为病虫害的早期诊断与预警提供重要依据。【方法】针对现有植物病虫害检测模型泛化能力弱、小目标漏检率高等问题，提出一种基于视觉加强注意力改进的植物病虫害检测模型——YOLOv 5-VE(vision enhancement)。为方便检测实验样本中的小目标采用Mosaic 9数据增强方法；设计出基于视觉注意力的特征加强模块CBAM(convolutional block attention module);为确定不同目标重叠在一起和被遮挡的定位损失引入边界框定位损失函数DIoU。【结果】YOLOv 5-VE模型在实验数据集上的识别精度和检测平均准确率达到65.87%和73.49%,比原模型提高了1.07%和8.25%,在型号为1 080 Ti的GPU上检测速度可达35帧/s。【结论】该方法可以在背景复杂的野外场景快速有效地检测和识别种类多样的病害和虫害，可以提高检测的鲁棒性能，提升模型对病虫害目标的特征提取能力，降低野外复杂场景对检测带来的干扰，表现出良好的应用潜力，可广泛运用于大规模的植物病虫害检测。     

基于SC注意力机制和集成学习的冰箱食材识别

近年来,随着智能冰箱技术的不断发展,对冰箱果蔬食材进行精准的类别识别,进而对食材进行保鲜控制,得到了研究者越来越多的关注。目标检测技术依靠深度学习相关技术的发展,也渐渐应用于食材盘点的方法。通过对冰箱果蔬食材特性进行分析,提出了一种基于注意力机制和集成学习思想的YOLOv5和EfficientDet融合的方法。首先对冰箱食材数据集进行了伪彩色图像处理,将SE模块和CBAM模块整合提出了新的SC模块,并引入到YOLOv5s网络中,组成SC-YOLOv5s网络结构;然后将SC-YOLOv5s网络结构与EfficientDetd0网络进行异质集成;最后用集成后的整体网络对尺度有差异但外貌相似的食材进行识别。实验结果表明当IOU阈值为0.5时,在60类果蔬食材测试集上,改进后集成模型的平均最大精确度(mAP)从SC-YOLOv5s的95.88%和EfficientDetd0的83.22%提高到了97.36%,明显提升了对果蔬类食材的检测效果。     

基于改进YOLOv5s的指针式水表读数检测

针对光照不均匀和水表表盘雾化的指针式水表在读数检测时出现漏检、误检等问题,本文提出一种基于改进YOLOv5s的指针式水表读数检测方法。首先,采用Mosaic,Mixup等数据增强方法,提高模型的泛化能力;其次,引入BiFPN模块(Bilateral Feature Pyramid Network)实现更高层次的特征融合,使得水表图像的深层特征图和浅层特征图充分融合,提高网络的表达能力;然后,嵌入CBAM注意力机制模块（Convolutional Block Attention Module）,在通道和空间双重维度上强化指针式水表子表盘示数特征;最后将CIoU-Loss函数(Complete Intersection over Union Loss)替换为SIoU_Loss,提升边界框的回归精度。改进算法的mAP@0.5达到97.8%,比YOLOv5s原始网络提升了3.2%。实验结果表明：该算法能有效提高指针式水表的读数检测精度。     

融合RepVGG的YOLOv5交通标志识别算法

准确检测交通标志已成为自动驾驶不可或缺的任务之一。基于现实场景中小而密集的交通标志,传统方式检测交通标志存在精度较低这一缺陷。针对此问题,提出一种融合RepVGG模块的改进YOLOv5的交通标志识别算法。首先将原算法的部分CBS模块替换为RepVGG模块,加强特征提取能力。并在Neck层融合CBAM注意力机制,强化检测模型的抗干扰能力。最后,在网络训练过程中,使用EIOU损失函数来弥补GIOU损失函数的不足,提高算法的检测精度与迭代速度。实验结果表明,改进后的YOLOv5算法,迭代速度更快,在CCTSDB交通标志数据集上的P、R、mAP值分别达到91.55%、85.04%、91.71%,相比YOLOv5算法能够更好的应用到实践当中。     

基于改进YOLOv4的轻量化目标检测方法

针对检测模型参数量大,难以在嵌入式设备上部署等问题,设计了一种改进的YOLOv4目标检测算法.该算法使用轻量化的MobileNetV1替换CSPDarketnet53主干特征提取网络,并将后续网络中的3×3卷积替换为深度可分离卷积,极大地减少了模型的参数量;在检测头加入NAM注意力模块,增强网络对细节信息的提取能力;采用SDIoU Loss作为边框回归损失,在加快收敛速度的同时提高了检测精度.实验表明：与YOLOv4-CSPDarknet53相比,改进算法在PASCAL VOC07+12数据集上训练出来的模型大小为47.19 M,约为原来的五分之一,FPS提升了40(f/s),mAP提升了2.4%.与YOLOv4-Tiny、YOLOv5s、YOLOv7等目标检测算法相比,具有兼顾检测速度与精度的特点.     

基于注意力机制与加权盒函数的YOLOv5的行人摔倒检测算法

为了防止路上行人摔倒不能及时救治，危及行人安全问题，提出了一种改进YOLOv5的行人摔倒检测算法YOLOv5-CBAM-WBF。首先，通过改进马赛克（Mosaic）算法来丰富数据集并缩短训练时长；其次，融入卷积注意力机制模块（Convolutional block attention module,CBAM），加强对检测目标的关注，以提升算法的特征提取能力；最后，提出了一种新的加权盒函数Weighted boxes fusion(WBF)方法，来对组合模型进行预测，该方法显著提高了组合预测矩形的质量。和原始YOLOv5算法进行比较，YOLOv5-CBAM-WBF算法的精确率、召回率以及平均精度分别提升了3.2%、2%和3.9%，表明该改进算法对于行人摔倒检测效果有了显著提升。     

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YOLO-PCB的印刷电路板裸板缺陷检测

针对当前印刷电路板PCB（Printed Circuit Board）裸板缺陷检测算法对小目标检测准确率较低、误检率过高等问题,一种改进的YOLO-PCB缺陷检测算法被提出。新算法在YOLOv5s算法的基础上引入注意力机制,增强特征图的通道特征;同时引入加权双向特征金字塔网络改进特征融合层,使网络实现更高层次的特征融合;而且增加小目标检测层,提高网络对印刷电路板上小目标缺陷的检测能力。实验结果表明,相较于原YOLOv5算法,改进后的检测算法具有更强的特征提取融合能力和更高的检测精度,YOLO-PCB算法的mAP_0.5提升了4.08%,mAP0.5:0.95提升了56.69%,精确度提升了1.81%,召回率提升了6.76%。     

基于Gan-St-YOLOv5的复杂环境下的手势识别

在智能工业生产中的复杂环境下进行手势识别人机交互，手势特征受到局部遮挡、强光照、远距离小目标的影响，导致目标检测识别过程中识别出的手势特征减少，甚至分类错误.在复杂环境下提高手势识别精准度成为人机交互任务中亟需解决的问题.本文提出一种具有创新性的Gan-St-YOLOv5模型，在YOLOv5的基础上生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)和Swin Transformer模块，融入SENet通道注意力机制，使用Confluence检测框选取算法，增强模型检测的准确度.为了验证模型的优越性，与YOLOv5模型进行对比，得出Gan-St-YOLOv5在完全可见测试集上mAP＿0.5高达96.1%,在强光照测试集上mAP＿0.5高达92.3%,在部分遮挡测试集上mAP＿0.5高达86.6%,在远距离小目标测试集上准确度高达96.4%,均优于YOLOv5目标检测算法，以较小的效率损失取得了较高精度.     

通航机场场面运动目标检测方法

针对传统YOLOv3(you only look once-v3)算法目标检测精度较低、收敛速度较慢等问题,提出了一种改进的YOLOv3算法,分别对主干网络和损失函数进行了改进。采用迁移和冻结相结合的训练方法,以提升目标检测的精确度和速度。基于改进的YOLOv3算法对西南某通航机场3种不同场景下的运动目标检测效果进行了对比分析。结果表明,改进的YOLOv3算法对正常天气场景下的场面运动目标检测效果要明显优于雾天和雨天场景,对飞机目标的检测效果明显优于车辆和行人目标;3类目标的检测精度、召回率、平均精度值(mean average precision, mAP)分别达到92.96%、80.51%、91.96%,GPU处理速度为74.0帧/s,较传统YOLOv3算法和YOLOv4算法性能均有明显提升。     

基于CBAM YOLOv4-Mish的乳腺X线摄片肿块检测方法

为了提高乳腺肿块的检测精度,基于YOLOv4提出了一种CBAM YOLOv4-Mish模型进行乳腺X线摄片肿块检测.该模型采用平滑、连续可导的Mish激活函数替换原模型中的Leaky ReLU激活函数,并引入了卷积块注意力模块,使模型更加关注于肿块等关键信息而忽略背景等无关信息.在DDSM数据集上的实验结果表明：CBAM YOLOv4-Mish的AP_0.5为81.9%,比原始YOLOv4提升了3.6%.与其他乳腺肿块检测方法相比,该方法具有更好的检测能力.     

面向交通场景的轻量级行人检测算法

针对交通场景下行人检测模型网络复杂、参数量大以及难以在低性能设备上部署的问题,基于YOLOv5s网络模型提出了一种改进的轻量级行人检测算法。首先,使用Ghost模块重构YOLOv5s网络进行特征提取,降低模型的参数量和计算量,提高推理速度。其次,引入坐标注意力机制提高模型对目标特征的提取能力,提升其对小目标行人的检测效果。最后,采用SIoU损失函数加快模型的收敛速度,提高模型的识别准确率。实验结果表明,改进后的算法能保证较高的检测精度,与原始YOLOv5s算法相比参数量减少47.1%,计算量减少48.7%,提高了交通场景下行人检测的速度且易于部署。