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%。     

基于改进YOLOv5算法的轨面缺陷检测

为提高轨面巡检的效率和精度,本文提出了一种基于YOLOv5算法的轨面缺陷检测算法.首先对YOLOv5的特征提取网络结构进行轻量化改进,并引入注意力机制对特征图的不同通道进行权衡.同时,针对轨面缺陷目标较小的情况修改了检测输出层结构.实验结果表明,算法在参数减少了1/3的基础上精确率提升了15.7%,达85.1%;检测速度提升了5 fps,达到了43.7 fps的实时检测速度.改进后的YOLOv5检测算法满足轨面缺陷精准检测和定位任务要求,为高速高精度的轨面检测提供了一定的理论基础,具有一定的工程应用价值.     

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.     

改进的YOLOv5-ResNet相似目标检测方法

针对在相似目标检测问题中,以YOLOv5为代表的一步法漏检错检率高、以Faster R-CNN为代表的两步法检测速度慢的问题,提出了一种改进的YOLOv5-ResNet相似目标检测网络模型。该模型以YOLOv5框架为基础,借鉴了两步法的优点。在边框生成方面,改进了特征融合结构,强化了模型的特征提取能力,降低了总体漏检、误检率。在类别预测方面,引入了SE模块(squeeze and excitation module),在通道方向上施加注意力机制,降低网络检测时的计算量,并保持了较高的准确率。在斯坦福宠物狗数据集和自制音符卡片数据集上的实验结果表明,本文提出的相似目标快速检测模型不仅在识别精度方面略高于Faster R-CNN,而在速度方面仅次于YOLOv5,检测帧率约为YOLOv5的72%,能够满足相似目标检测的实时需要。     

基于时空特征的生猪动作识别

针对现代化养殖业无人化、智能化的需求,以目标检测网络YOLOv2为基础,提出了一种基于深度学习提取时空特征的生猪动作识别与定位的方法.对待检测视频关键帧中的生猪空间位置信息与视频流时序动作特征进行检测,采用通道注意力模块将这2种特征进行合理且平滑的特征融合,实现了一个端到端的动作识别网络,可以直接从视频序列中预测得到关...     

基于改进的YOLOv5安全帽佩戴检测算法

针对安全帽佩戴检测中存在的误检和漏检的问题，提出一种基于YOLOv5模型改进的安全帽佩戴检测算法。改进模型引入多尺度加权特征融合网络，即在YOLOv5的网络结构中增加一个浅层检测尺度，并引入特征权重进行加权融合，构成新的四尺检测结构，有效地提升图像浅层特征的提取及融合能力；在YOLOv5的Neck网络的BottleneckCSP结构中加入SENet模块，使模型更多地关注目标信息忽略背景信息；针对大分辨率的图像，添加图像切割层，避免多倍下采样造成的小目标特征信息大量丢失。对YOLOv5模型进行改进之后，通过自制的安全帽数据集进行训练检测，mAP和召回率分别达到97.06%、92.54%,与YOLOv5相比较分别提升了4.74%和4.31%。实验结果表明：改进的YOLOv5算法可有效提升安全帽佩戴的检测性能，能够准确识别施工人员的安全帽佩戴情况，从而大大降低施工现场的安全风险。     

基于多特征融合及Transformer的人体跌倒动作检测算法

为解决跌倒动作的检测和空间定位问题,本文以YOLOv3目标检测算法为基础,提出了一种全新的用于人跌倒动作识别的检测架构.本算法将视频拆分成一系列的图片序列,并在图片序列中指定关键帧.通过3D卷积神经网络提取视频序列中的时间维度特征,2D卷积神经网络提取关键帧中的空间维度特征,经通道融合机制在不同尺度的预测特征层进行通道...     

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。     

基于改进YOLOv5的密集行人检测方法

针对密集行人检测中行人之间高度遮挡重叠所带来的精度低和漏检高的问题，提出一种单阶段密集行人检测方法Dense-YOLOv5。实验基于YOLOv5-L，首先使用改进的RepVGG模块来替代原有3×3卷积加强密集场景下特征信息的提取；然后在原有3个检测头的基础上添加1个检测头降低对小尺度行人的漏检；最后在网络特征融合阶段引入注意力机制，添加1个高效通道注意力(efficient channel attention,ECA)模块提高对有用信息定位的精度。实验结果表明：DenseYOLOv5相比原YOLOv5在CrowdHuman数据集上，在保证实时性的前提下，平均精度(AP)提高了3.6%，对数漏检率平均值(MR^-2)降低了4.0%，证明了Dense-YOLOv方法在密集行人检测中的有效性。     

基于YOLOv5的轻量级猪只检测网络设计

为了现代养殖业能够实现无人化、智能化，本文以目标检测网络YOLOv5为基础，设计了一个更轻量级的猪只检测神经网络。新的网络以YOLOv5为基础，舍弃了原主干网络中Focus结合CSP的结构，采用MobileNetV3中的深度可分离卷积的倒残差结构。这种结构的卷积操作计算量更少，进一步降低了运算成本，同时加入通道注意力机制来衡量特征图的不同通道所占的重要性，以此增强目标特征。经过用自制数据集在此网络和YOLOv5及其他改进方法上分别进行实验对比，证实了此网络在精度几乎不下降的前提下检测速度有了较好提升。同时相比于其他常见目标检测网络，该网络的模型效果依然表现良好，验证了本文改进方法的有效性。     

MPANet-YOLOv5:多路径聚合网络复杂海域目标检测

船舶智能化的发展对船舶视觉感知系统实时目标检测能力提出了更高要求,YOLOv5作为YOLO（You Only Look Once）系列算法的最新成果,以良好的速度和精度被广泛应用于海上目标检测.但在实际海上航行中往往伴随着多变的自然条件和复杂的活动场景,这使其在复杂海域中小目标检测能力和多目标分类效果并不理想.因此,为提升YOLOv5在复杂海域中目标检测能力,本文提出多路径聚合网络结构（MPANet）.在自底向上特征传递过程中融合多层次特征信息以增强多尺度定位能力,同时结合SimAM注意力模块和Transformer结构增强高阶特征语义信息.在自定义数据集中实验结果表明：MPANet-YOLOv5相较于YOLOv5模型AP提升了5.4% ,召回率提升了3.3%,AP0.5提升了3.3%,AP0.5：0.95提升了2.2%,不同海域测试结果显示MPANet-YOLOv5海面小目标检测能力明显优于YOLOv5.     

基于CBAM-YOLOv5s模型的温室作物病害检测研究

以温室马铃薯为研究对象,设计一种融合卷积块注意力机制(CBAM)的YOLOv5s植物病害检测模型,通过引入CBAM机制来提升YOLOv5s模型对马铃薯叶片中病害区域的显著度,使病害目标在检测模型中的特征表达能力得到增强,达到提高病害目标检测精度的目的。试验结果表明：改进的CBAM-YOLOv5s模型mAP达到了98.1%,比原始YOLOv5模型mAP提升2.3%,比SSD和FasterRcnn模型mAP分别提高8.7%和19%,为马铃薯叶片病害检测提供了一种可靠的检测方法,实现对温室作物叶片病害的精准识别和定位。     

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.     

改进YOLOv5的光伏组件热斑及遮挡物检测

针对光伏组件热斑若未及时发现处理,会严重影响光伏组件及阵列正常运行的问题,为了有效检测光伏阵列热斑,提出一种基于YOLOv5框架的深度学习热斑检测方法.首先,采用像素加权平均法融合红外和可见光图像作为检测对象,实现同时对光伏组件热斑和遮挡物的检测,并初步分析热斑成因.其次,改进模型框架,在轻量级网络MobileNetV3-large的基础上,融合坐标注意力机制,设计更轻量、更高效的MobileNetCA作为特征提取网络.然后,针对训练中正负样本数量极不平衡的情况,更换损失函数为变焦距损失函数,达到训练中突出正例的效果.同时,改进模型anchor box目标框生成算法,使生成的目标框与实际标注框更一致.实验结果表明,改进后的模型mAP为88.9%,较原YOLOv5s模型提升了3.8%,且模型参数量仅为原模型的48.6%.     

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.     

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.     

煤矿井下钻孔裂隙识别技术

为研究采区煤岩体中裂隙、断裂、破碎带等结构面的自动检测技术,解决现有人工智能技术中迭代次数大、检测框准确度低等问题,采用YOLOv5算法融合注意力机制、损失函数、多尺度检测的方法,对煤矿巷道上顶板5种不同地质钻孔进行裂隙检测试验。结果表明：将注意力机制SENet引入YOLOv5模型框架,避免了图像背景区域与裂隙区域相似度较高问题;采用有效交并比损失函数代替完全交并比损失函数,使得预测框能够更加有效拟合真实目标框;对YOLOv5模型增添3种不同尺寸的锚定框并添加160×160特征层,实现检测更小的目标。该方法与SSD、YOLOv5等检测算法在同样条件下相比,其检测精度分别提升了18.9%,2.1%,召回率提升了39.5%,1.6%,平均精度提升了28.1%,1.0%。改进后的模型将三尺度检测变为四尺度检测,提升了算法的多尺度目标检测性能,能够对钻孔裂隙进行高精度检测,满足钻孔裂隙实时检测需求。     

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.     

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。