改进YOLOv5s算法在非机动车头盔佩戴检测中的应用

针对现有非机动车头盔佩戴检测算法在车流密集场景中存在漏检,对佩戴其他帽子存在误检的问题,提出一种改进YOLOv5s(you only look once version5)的头盔佩戴检测算法YOLOv5s-BC。首先,采用软池化替换特征金字塔池化结构中的最大池化层,以放大更大强度的特征激活;其次,将坐标注意力机制和加权双向特征金字塔网络结合,搭建一种高效的双向跨尺度连接的加权特征聚合网络,以增强不同层级之间的信息传播;最后,用EIoU损失函数优化边框回归,精确目标定位。实验结果表明：在自制头盔数据集上,改进后的算法的平均精度(mAP)可达98.4%,比原算法提高了6.3%,推理速度达到58.69帧/s,整体性能优于其他主流算法,可满足交通道路环境下头盔佩戴检测的准确率和实时性要求。     

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.     

一种面向移动端应用的实时目标检测算法

针对目标检测算法部署在移动端存在内存消耗大、精度低等问题,在NanoDet模型的基础上提出一种引入改进注意力机制的轻量级目标检测网络。首先,设计通道双池化及空间双向拆分的注意力模块,在尽可能不增加计算消耗的同时加强网络对感兴趣区域的关注能力;其次,引入空洞卷积及Mish函数增加网络的感受野及特征判别能力,并缩减冗余的降采样单元结构以加快网络的实时性;最后,在MS COCO2017数据集及安卓设备上的实验验证可知,本文算法在少量模型参数下提高了检测准确率,并保证30帧/秒的移动端检测速度,效果优于YOLO系列等轻量级网络。实验结果表明,本文算法参数量较YOLO系列模型参数量更低,更适合移动端和嵌入式设备的实时目标检测场景。     

改进YOLOv4的复杂交通场景目标检测方法

针对复杂交通场景下密集小目标居多、目标尺寸差异大、目标间遮挡严重的问题,提出了一种基于YOLOv4框架的复杂交通场景下的目标检测算法。首先,构造多尺度特征融合提取模块作为主干网络特征提取模块,充分提取不同尺度目标特征信息,同时引入轻量化Ghost模块对主干网络特征进行维度调整;其次,将卷积模块与自注意力机制融合,构造倒残差自注意力模块应用到主干网络深层,深层网络在充分提取局部特征信息基础上获得了全局感知;然后,构造轻量级混合注意力模块,抑制背景噪声,增强密集小目标检测能力;最后,在Udacity数据集上进行实验,检测精度达到了84.41%,相比较YOLOv4, mAP(mean average precision)提高了3.07%,对1 920×1 200分辨率图像的检测FPS(frames per second)可达到49,提高了22.5%,精度提升的前提下实现了较好的实时性,更适用于复杂交通场景下的目标检测任务。     

基于改进YOLOv4的车辆目标检测算法

针对公路上高速行驶的车辆检测常常存在错检、漏检的问题,对YOLOv4算法进行改进优化．首先,将CSPDarknet53-tiny作为主干特征提取网络,并对网络中的ResBolck＿body模块中的残差边与GhostModule模块结合代替原始特征网络CSPDarknet53,从而简化网络结构,同时提高其检测精度;然后,将原算法中的SPPNet模块结构替换为ASPPNet,增大网络感受野,降低参数计算量,使模型能够在保持精准度的同时更加轻量化;最后,将注意力机制模块SENet结构嵌入特征金字塔PANet的两个不同位置,使其可对不同重要程度的特征进行相应处理．在BDD100K数据集实验中,原YOLOv4算法训练后得到的模型的平均精度(AP)为88.27%,改进优化后的YOLOv4模型AP为90.96%,改进后的YOLOv4算法相比原算法AP提高了2.69%．在实际真实场景数据集实验中,改进优化后的YOLOv4算法比原算法AP提高了3.31%．实验结果表明,本文提出的方法可以有效提高YOLOv4算法对车辆目标检测的精度．     

基于深度学习的多模态行人检测算法

针对全天候工作的多模态行人检测算法体积大、运算量高、效率不足的问题,提出一种基于深度学习MBNet算法搭建的轻量级多模态行人检测算法(G-MBNet)。采用ResNet18算法并结合跨阶段链接的思想搭建CSP-ResNet18轻量级特征提取网络,以保证检测算法精度;引入轻量级高效通道注意力(ECA)模块来提升特征提取网络对重要特征的关注能力,在引入极少参数的情况下提升算法的检测精度;通过引入轻量级Ghost卷积模块来重构MBNet算法的特征提取网络,在保证特征提取性能的情况下进一步降低算法的参数与体积,提升算法的检测速度。采用所提的G-MBNet算法在KAIST行人数据集进行测试,实验结果表明：G-MBNet算法大小是原始算法的32.33%,参数量是原始算法的37.81%,检测速度是原始算法的1.53倍;G-MBNet算法可在保证行人识别精度的情况下有效提升检测速度。     

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YOLOv5的无人机航拍改进目标检测算法Dy-YOLO

由于无人机航拍具有场景复杂多样，目标尺度变化剧烈，高速低空运动模糊等诸多特性，给目标检测带来了很大的挑战。针对无人机航拍目标检测效果不佳的问题，提出了Dy-YOLO模型，在YOLOv5的基础上引入Dynamic Head注意力，从尺度感知、空间位置、多任务3个角度探索具有注意力机制的预测头潜力；设计了C3-DCN结构和Dynamic Head注意力相互配合增强特征提取能力；此外，还使用SimOTA标签分配方式来弥补小样本的损失，并使用CARAFE(content-aware resssembly of features)上采样算子，有效增强了不同卷积特征图的融合效果。在VisDrone2019测试集上，Dy-YOLO检测的平均均值精度达到了38.2%,较基线方法YOLOv5提高了7.1%,同时与主流的检测方法相比也取得更高的检测精度。结果表明，Dy-YOLO算法对于无人机航拍检测任务具有较好的性能。     

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YOLO-CDF神经网络的安全帽检测

针对当前安全帽检测准确性低和适应性差的问题,提出一种以YOLOv3网络为基础,进行相应改进的安全帽检测方法;为了保证安全帽检测的准确度和增大对图片中安全帽的关注度,采用注意力机制增 强了从图片提取出的空间信息和语义信息,减少了图像细节的丢失,再使用可变卷积来适应人的姿态变化, 增强了模型对目标的适应性,减少了一定量的训练样本,最后通过改变输出特征图的尺寸,融合浅层的网络 特征,提升了人头等小目标的识别率;采用自制的 HELMET 数据集对方法进行训练与测试,并通过对比实验表明:方法相较于其他检测方法能够提取到更多的目标特征,达到更高的平均精度均值,同时在实际应用中适应性较好。     

面向复杂道路场景的视觉车辆检测算法

复杂道路环境下的车辆鲁棒检测兼具理论与应用价值。针对传统描述子辨识能力不足的缺点,该文提出一种基于视觉显著特征(VSF)和稀疏表示的车辆检测算法。首先受人视觉特性的"选择性"启发,依据人眼注视机理,以视觉显著特征提取训练样本信息,构建样本特征向量。然后利用压缩感知的机理,通过稀疏表示,将样本特征向量表示成过完备字典,采用LC-KSVD方法训练该过完备字典并重建样本信号。最终以待测样本在字典中的重构残差作为依据进行车辆与否的判定。实验结果表明,在良好条件下,该方法在0.5个/帧的误检率下能达到94.7%的检测率;在不良条件下,同样的误检率约束下仍能达到92.2%的检测率。和传统方法的比较表明,所提方法的车辆检测性能优于传统车辆检测方法。     

复杂光照环境下的车辆检测方法

提出一种用于复杂光照环境下的车辆检测方法,该方法在传统的假设验证框架下充分利用了先验知识和复杂光照背景下的车辆特征. 在假设生成阶段,利用车辆边缘信息与车辆前部形状特征进行拟合来生成假设;在假设验证阶段,使用HOG特征作为描述子,结合SVM分类器完成假设车辆目标的验证识别. 实验结果表明在复杂的光照环境中,本文方法能够有效检测出传统方法无法检测的目标,是对正常光照环境下车辆检测方法的有效补充.      

水面航行体对舰船目标的图像检测方法

针对水面航行体在近岸水域条件下对舰船目标进行实时光学检测时,易受到光照、相似颜色背景和海面波浪反射等干扰的问题,提出了基于改进视觉注意模型的舰船目标检测方法,采用小波变换方法提取图像的低频、高频特征,将任务水域图像从RGB颜色空间转化到HSV颜色空间来提取图像的色调、饱和度和明度特征,应用高斯金字塔、归一化算子等图像处理方法融合了各类特征.仿真结果表明,提出的舰船目标检测方法能够准确地实现复杂背景条件的舰船目标检测,具有良好的抗干扰能力.      

基于改进YOLOv5算法的复杂场景交通目标检测

实时的交通场景目标检测是实现电子监控、自动驾驶等功能的先决条件.针对现有的目标检测算法检测效率不高,以及大多数轻量化目标检测算法模型精度较低,容易误检、漏检目标的问题,本文通过改进YOLOv5目标检测算法来进行模型训练,再使用伪标签策略对训练过程进行优化,然后在KITTI交通目标数据集上将标签合并为3类,对训练出的模型进行测试.实验结果表明,改进的YOLOv5最终模型在该所有类别上的mAP达到了92.5％,对比原YOLOv5训练的模型提高了3％.最后将训练的模型部署到Jetson Nano嵌入式平台上进行推理测试,并通过TensorRT加速推理,测得平均每帧图像的推理时间为77ms,可以实现实时检测的目标.     

基于YOLO改进算法的安全帽和口罩佩戴自动同时检测

针对工地、危险区域等场景需要实现同时佩戴安全帽与口罩的自动检测问题,提出一种改进的YOLOv3算法以提高同时检测安全帽和口罩佩戴的准确率.首先,对网络模型中的聚类算法进行优化,使用加权核K-means聚类算法对训练数据集聚类分析,选取更适合小目标检测的Anchor Box,以提高检测的平均精度和速度;然后,优化YOLO...     

基于背景更新的运动车辆检测算法研究

在基于视觉的智能交通系统中,运动车辆的检测是最基础也是最关键的步骤。目前运动车辆检测中最常用的方法是背景差分法。该算法的关键在于背景图像的获取,由于背景图像的动态变化,为了有效的对车辆进行检测,需要对背景进行实时更新。因此,提出了一种新的基于像素点灰度值变化的自适应更新背景的算法,该算法在背景变化的情况下,能实时地修正或更新当前背景图像,再结合差分法与阈值化分割出完整的运动目标。通过实验证明了算法的有效性和实时性。     

基于DCGAN和改进YOLOv5s的桥梁表面缺陷检测识别

针对人工检测桥梁表面缺陷存在精度低、速度慢和漏检率高等问题,该文提出了基于深度卷积生成式对抗网络(deep convolutional generative adversarial networks,DCGAN)和改进YOLOv5s的桥梁表面缺陷检测识别模型.首先,通过DCGAN网络对自主采集的桥梁表面缺陷图像进行数据增强,建立每类缺陷样本数量较为均衡的数据集; 其次,在YOLOv5s模型基础上嵌入CBAM注意力机制模块,使模型将注意力集中于缺陷区域,从而提升图像分类的准确率; 最后,为验证所提方法的适用性,将包含4类桥梁表面缺陷的数据集进行训练与测试.实验结果表明:该文提出的模型在桥梁表面缺陷检测上的准确率为92%,相比其他深度学习模型具有更高的检测精度和鲁棒性.     

改进YOLOv3的行人车辆目标检测算法

针对YOLOv3(you only look once version 3)对中小目标检测效果不理想的问题,提出改进算法DX-YOLO(densely ResneXt with YOLOv3).首先对YOLOv3的特征提取网络Darknet-53进行改进,使用ResneXt残差模块替换原有残差模块,优化了卷积网络结构;...     

高斯Wasserstein距离改进轻量YOLOv7模型的遥感影像道路交叉口检测

YOLOv7是目前目标检测任务中性能较优的模型,但在处理遥感影像中的道路交叉口时,出现目标背景复杂、先验框定位误差以及模型训练参数量增多的问题。针对复杂场景的道路交叉口提出一种结合归一化高斯Wasserstein距离与轻量级YOLOv7的遥感影像道路交叉口检测模型。首先,使用归一化高斯Wasserstein距离与CIoU(complete-IoU)进行先验框定位损失函数的改进,以提高网络模型对于目标尺寸的鲁棒性;其次,在加强网络特征提取模块中加入三维注意力机制,实现网络处理的特征优化;最后,在主干特征提取网络与加强特征提取网络中加入改进的FasterNet模块,提升网络模型的训练速度,减少了模型训练的参数。实验结果表明,改进后的YOLOv7网络模型相比原网络模型,漏检测情况得到明显改善,准确率(precision,P)、召回率(recall,R)、平均准确率(average precision, AP)和F₁分别提升了6.2%、4.9%、6.7%、6.5%,对道路交叉口的检测效果优于原网络模型。其成果对不同环境的影像具有较强适应能力,为道路交叉口检测的发展提供了参...