基于改进YOLOv5的道路车辆跟踪算法

针对现有多目标跟踪算法参数量和计算量大,难以满足移动设备实时性要求的问题,本文通过改进JDE跟踪算法,提出了一种道路车辆多目标跟踪算法。首先,设计关联融合网络来解决JDE算法中多任务学习存在的竞争问题,提高算法的跟踪精度,减少身份切换次数;其次,使用改进的EfficientNetv2重新构建YOLOv5的特征提取网络,降低模型复杂度,提高模型实时检测速度;最后,使用改进的YOLOv5检测算法与JDE跟踪算法结合,实现道路车辆多目标跟踪。实验结果表明,提出的方法相比原JDE跟踪算法,MOTA提高0.3个百分点、跟踪速度提高约43.2%,可以满足实际自动驾驶场景中对车辆跟踪的速度要求。     

改进YOLOv5的多车辆目标实时检测及跟踪算法

多车辆目标跟踪时间主要花费在车辆检测模块和对每个车辆表观特征提取模块,一般情况下,车辆检测和车辆表观特征提取是在不同的神经网络中进行的,且一张图中的车辆目标越多,对车辆表观特征提取耗费时间的也越多,推理时间也相应变长。针对这一问题,基于经典的Tracking-By-Detection模式,提出一种改进的YOLO模型：在YOLO网络中添加ReID特征识别模块,使YOLO在输出目标位置信息的同时输出目标特征信息,以提高算法的跟踪速度。针对车辆间彼此覆盖的情况,提出一种基于动态IOU阈值的非极大抑制算法,以提高算法的跟踪精度。最后将YOLO输出的信息进行数据匹配,从而实现多目标跟踪。在UA-DETRAC数据集上验证改进模型的有效性,实验结果表明,将YOLOv5网络进行改进后运用在目标跟踪算法中,相对于经典的YOLO+DeepSORT跟踪模型,在车辆密集的情景下平均推理时间减少了17%;在改进后的网络上添加动态IOU阈值非极大抑制,跟踪精度提高了3.9个百分点。改进后的模型有较好的实时性与跟踪准确率。     

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的道路场景多任务感知算法

针对单一任务模型不能同时满足自动驾驶多样化感知任务的问题，提出了一种基于改进YOLOv5s的快速端到端道路多任务感知方法。首先，在YOLOv5s网络输出端设计两个语义分割解码器，能够同时完成交通目标检测、车道线和可行驶区域检测任务。其次，引入Rep VGG block改进YOLOv5s算法中的C3结构，借助结构重参数化策略提升模型速度和精度。为了提升网络对于小目标的检测能力，引入位置注意力机制对编码器的特征融合网络进行改进；最后基于大型公开道路场景数据集BDD100K进行实验验证该算法在同类型算法的优越性。实验结果表明，算法车辆平均检测精度为78.3%，车道线交并比为27.2%，可行驶区域平均交并比为92.3%，检测速度为8.03FPS，与同类型算法YOLOP、Hybrid Nets对比，该算法综合性能最佳。     

一种多目标检测跟踪算法研究

针对多目标跟踪领域中现有研究方法存在的实时性差、易漂移等问题,基于YOLOv3算法和KCF算法,提出了一种多目标检测跟踪算法.首先,利用训练好的YOLOv3网络获取视频中目标的位置,并对各个目标进行ID分配;其次,将多个目标并行输入到基于核相关滤波的跟踪模块进行目标跟踪;然后,判断是否满足启动修正策略的条件,若满足则用...     

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.     

G-YOLO:基于改进YOLOv5的嵌入式小目标缺陷检测算法

针对人工检测缺陷模式或YOLOv5等深度学习算法对工业产品的缺陷检测存在识别准确率低、模型参数规模大等问题,提出一种对微小缺陷端到端检测的嵌入式算法G-YOLO.该算法使用卷积核为3和卷积核为1的双层卷积FConv模块,改善了原单层卷积带来的参数量较大的问题;改进的轻量级跨阶段GSP模块融合坐标注意力机制用于主干网络中能够利用冗余信息实现廉价的线性操作和聚焦缺陷信息来增强特征,以提高网络对缺陷特征的提取能力;去除原YOLOv5的颈部模块,减少网络的参数量和提升网络检测速度.结果表明,G-YOLO嵌入式算法减少了模型大小,改善了缺陷检测的效果,较好地满足轻量化嵌入式模型的要求.     

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。     

结合目标检测与特征匹配的多目标跟踪算法

针对多目标跟踪算法在遮挡频繁的场景下存在目标关联准确性低的问题,提出一种结合检测与特征匹配的多目标跟踪算法. 该算法引入检测精度较高的YOLOv5作为多目标跟踪的检测器,能够精准定位目标,有效提高跟踪精度;在面对目标间遮挡时,通过专门设计特征匹配模型提取更为细致的特征,能够有效降低跟踪时目标ID的切换次数.在MOT16数据集上对跟踪性能进行评估,结果表明:所提方法可以有效缓解目标遮挡,实现稳定跟踪.     

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。     

基于改进YOLOv5的电动摩托车驾驶人头盔检测方法

随着经济的快速发展及低碳环保出行方式的普及,电动摩托车投入量逐年上升,但由此带来的安全隐患也随之上升.针对传统的人工检查骑手是否规范佩戴安全帽耗时、耗力且存在漏检等问题,提出一种基于改进YOLOv5的头盔检测算法.首先,针对摩托车头盔大小尺寸不一的问题,使用K-means++算法重新设计初始锚框,增加了网络收敛速度;其次引入坐标注意力机制(Coordinate Attention),增强网络学习特征的表达能力;最后,引入α-IoU损失函数提高目标检测精度.实验表明,改进的YOLOv5模型的mAP达到98.83%,比YOLOv5的平均精度提升了5.29%,符合在道路复杂环境下对电动摩托车驾驶人头盔检测的要求.     

基于YOLOv5 DeepSORT和虚拟检测区的车轴时空定位方法

为获得道路桥梁上汽车车轴的分布状况,基于YOLOv5 DeepSORT机器视觉技术对监控视频中车轴时空定位的方法进行研究。首先,根据监控视频中车轴多尺度、小目标的特点,提出基于Faster R-CNN算法的图像半自动标注方法,快速构建车轴目标检测数据集;利用YOLOv5算法检测视频中的车轴目标,并对YOLOv5系列算法性能进行评估;然后,提出在视频监测区域中设置虚拟检测区,先利用卡尔曼滤波算法对车轴目标的位置和状态进行预测,再分别利用重识别算法、匈牙利算法和级联匹配方法实现前后2帧车轴目标的匹配,完成基于DeepSORT算法的车轴多目标跟踪,生成车轴轨迹;最后,利用多目标跟踪结果,结合直接线性转换和基于匀速假定的位置推定,实现了对桥上所有车轴的时空定位。结果表明：在目标检测方面,YOLOv5s6模型表现最优,准确率达到96.42%,检测时间19.2 ms/帧,对车轴具有高准确率和更快的检测速度;在多目标跟踪方面,基于虚拟检测区和YOLOv5 DeepSORT的多目标跟踪方法具有更好的检测和跟踪效果,与不设置虚拟检测区对比,多目标跟踪精度(MOTA)和识别精确率与识别召回率的调和平均数(...     

基于改进YOLOv5s的行人车辆目标检测算法

针对传统的行人车辆目标检测算法因参数量大和计算复杂度高而在现实应用中受限的问题,基于轻量化深度学习网络提出改进的YOLOv5s行人车辆目标检测算法.首先,选用ghost模块替换主干网络中部分卷积模块进行模型剪枝,同时向网络中引入注意力机制,使得网络在减少模型参数量和提升模型性能两方面实现更好的平衡;其次,采用边界框的宽高差值计算代替边界框回归损失函数中宽高比距离的计算,加速网络的收敛;最后,通过构建真实交通场景下的行人车辆目标检测数据集检验模型的准确性和实时性.实验结果表明,在保持原算法较高精度的同时,改进后YOLOv5s算法的参数量下降28%,模型大小降低27%,节省了硬件成本,拓宽了YOLOv5s算法的应用场景.     

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。     

基于改进YOLOv7的道路裂缝和坑洞检测算法

道路裂缝和坑洞的检测是道路安全检查中的重要部分。针对道路实时检测中存在的漏检、错检等问题,本文提出一种基于改进YOLOv7的道路裂缝和坑洞检测算法。先将裂缝分为纵向、横向和网状裂缝,再使用可变形卷积(Deformable Convolutional Networks, DCN)替换原YOLOv7中特征提取网络里的卷积,使得形状差异较大且不规则的裂缝形状特征得到完整提取,提升裂缝的准确度;针对获取的图像中坑洞目标较小不易发现问题,通过先将边界框建模为高斯分布,再使用基于Wasserstein距离(Normalized Wasserstein Distance, NWD)的新的度量标准的小目标检测评估方法,提高坑洞的检测精度。实验结果表明,改进后的算法较原YOLOv7算法检测精度提高了4.1%,同时检测速度提高了17%,表现出更出色的检测效果。     

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%.     

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.     

一种Anchor-Free的联合模型车辆多目标跟踪算法

针对现有车辆跟踪算法不能很好地平衡效率与精度,存在较多ID切换、误检的问题,提出一种Anchor-Free的联合模型车辆多目标跟踪算法,通过把Anchor-Free可变卷积深度特征融合网络引入联合模型,在联合学习车辆目标检测和重识别特征嵌入的基础上,以轨迹关联的方式,完成车辆多目标跟踪任务.所提出的算法在UA-DETR...     

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.