基于YOLOv5的轻量化交通标志检测方法

针对目前交通标志检测深度学习网络模型体积大、参数多,难以满足在计算资源有限的移动设备和嵌入式设备中部署的问题,提出一种基于YOLOv5的轻量化交通标志检测模型。该模型利用GhostNet思想重新建构YOLOv5网络,同时在特征提取层引入坐标注意力机制(coordinate attention, CA),并将原边框损失函数CIOU替换为SIOU,最后使用NVIDIA的加速推理框架TensorRT对改进模型加快推理速度。在CCTSDB2021交通标志数据集中验证了改进模型的可行性,实验结果表明,改进模型较于原模型,模型大小减小了53.5%,参数量压缩了50%,而精度仅损失0.1%,且模型推理速度提升了2%;经过TensorRT加速推理后,推理速度甚至提升了57.4%,达到了4 ms。改进模型实现了模型的轻量化,精度损失小,推理速度快,相比原模型更适合部署到嵌入式移动设备中。     

基于YOLOv3的交通标志检测与识别算法

针对汽车前置摄像头所拍路况实景中的远距离交通标志占整个画面的比例较小、自动检测较难的问题,本文提出一种改进YOLOv3的卷积神经网络结构.在原YOLOv3算法结构上去掉了13×13这个冗余的大感受野检测层,结合残差结构思想,将深层特征进行上采样,然后与浅层特征图进行张量拼接,得到104×104的尺度检测层,进一步提高对...     

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YOLOv3的交通标志检测

针对交通标志检测小目标数量多、定位困难及检测精度低等问题,本文提出一种基于改进YOLOv3的交通标志检测算法.首先,在网络结构中引入空间金字塔池化模块对3个尺度的预测特征图进行分块池化操作,提取出相同维度的输出,解决多尺度预测中可能出现的信息丢失和尺度不统一问题;然后,加入FI模块对3个尺度特征图进行信息融合,将浅层大特征图中包含的小目标信息添加到深层小特征图中,从而提高小目标检测精度.针对交通标志数据集特点,使用基于GIoU改进的TIoU作为边界框损失函数替换MSE函数,使得边界框回归更加准确;最后,通过k-means++算法对TT100K交通标志数据集进行聚类分析,重新生成尺寸更小的候选框.实验结果表明,本文算法与原始YOLOv3算法相比mAP提升11.1%,且检测每张图片耗时仅增加6.6 ms,仍符合实时检测要求.与其他先进算法相比,本文算法具有更好的检测精度和检测速度.     

基于改进的YOLOv5s安全帽佩戴检测算法

针对个人防护用具安全帽的防护检测识别需求,现有的人工检测方法费时费力,无法做到实时监测.提出了一种基于YOLOv5s深度学习模型的安全帽检测算法,能够有效识别检测安全帽是否正确佩戴.并通过添加CA注意力机制,重新分配每个空间和通道的权重;以BoT3替代原有的C3模型,作为主干网络;并将CIOU损失函数改为SIOU等方法,改进原有的YOLOv5s模型,提高安全帽检测识别的精度,提高检测速度.实验结果表明,安全帽识别检测的平均精度比原始模型提高了2.2%,识别检测速度提升了19 ms,实现了更准确地轻量高效实时的安全帽佩戴检测.     

基于改进 LeNet-5 网络的交通标志识别方法

针对传统LeNet-5卷积神经网络用于交通标志等多种类识别任务中,存在识别正确率低、网络容易过拟合以及梯度消失等问题进行改进。引入Inception卷积模块组来提取目标丰富的特征,同时增加网络的深度。引入BN (batch normalization)层对输入批量样本进行规范化处理;同时改用性能更好的Relu激活函数,并使用全局池化层代替全连接层,合理改变卷积核的大小和数目。研究结果表明,改进LeNet-5网络能够有效解决过拟合和梯度消失等问题,具有较好的鲁棒性;网络识别率达到98. 5%以上,相比CNN (convolutional neural network)+SVM (support vector machine)提高了约5%,比传统的LeNet-5网络提高了3%。可见,改进后的LeNet-5网络图像识别的准确率得到显著提高。     

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YOLOv5的表面缺陷检测优化算法

快速、准确地检测材料表面缺陷已成为各领域研究的重要目标,为增加检测效率,实现设备轻量化,提出了一种基于YOLOv5的目标检测优化算法,添加DyHead检测头,融合多个注意力机制,增强模型的检测精度;更换aLRPLoss损失函数,减少超参数调节工作,优化训练过程;基于FasterNet提出C3-Faster,代替网络中的C3模块,以PConv的思想提升模型检测性能,减少模型体积;最后添加轻量级上采样算子CARAFE,扩大模型感受野,提升对不同大小目标的检测效果。实验结果表明,改进后的YOLOv5模型相比于原版模型,在钢材表面缺陷数据集上总体平均精度提高了4.174%,参数量减少了11.25%,计算复杂度减少了13.75%,权重体积减少了10.72%,检测性能高于SSD、RetinaNet、FCOS、YOLOv3、YOLOv4等主流目标检测算法,在工业检测中具有较高的应用价值。     

基于改进YOLOv5和视频图像的车型识别

为了提高车型识别的精度和检测速度,提出了改进YOLOv5的车型识别算法。首先利用高速公路收费的监控视频数据扩充BIT-Vehicle车型数据集,同时针对数据集中各车型图片数量不均衡现象利用图像翻转、添加高斯噪声、色彩变化等图像处理技术对各车型数量进行均衡化,构建BIT-Vehicle-Extend数据集;其次,添加RFB(receptive field block)模块用于增加网络感受野,有助于模型捕捉全局特征;第三,将无参数的SimAM注意力机制添加Bottleneck中,在不增加参数的情况下,提高网络的特征提取能力。实验结果表明,相比于原始网络模型,本文所提出的YOLOv5优化算法,mAP0.5和mAP0.5:0.95达到98.7%和96.3%,分别提高了0.7%和1.5%。在检测速度方面,达到90 frames/s,与原网络相比检测速度基本不变。因此,本文所提出的YOLOv5优化算法,能够高精度的实时检测车型信息,满足车型识别检测需要。     

基于改进YOLOv5的平贝母检测模型

现有平贝母表土剥离机智能化程度不高,在收获平贝母时存在造成平贝母损伤的问题,故需要研制一款智能化的平贝母表土剥离机,而实现智能表土剥离的第一步就是实现智能识别,因此,提出一种基于改进YOLOv5的平贝母检测模型YOLOv5-Swin-L。通过引入Swin transformer,在骨干网络中替换C3,减少序列长度和降低计算复杂度,从而简化模型的参数量;同时用ACON激活函数将原来网络结构中的激活函数替换,可提高模型的精确度,增加模型的鲁棒性。实验结果表明,改进后的YOLOv5-Swin-L对平贝母识别的准确率最高可达96.39%,召回率最高可达95.76%,优于YOLOv5系列的其他网络模型。     

基于卷积神经网络的交通标志识别方法

针对卷积神经网络(CNN)在交通标志识别过程中出现的梯度弥散而引起的识别率低的问题,给出了基于改进CNN结构的交通标志识别方法.实验结果表明:该方法能够有效提高识别精度,防止梯度弥散.     

交通标志的检测与识别研究综述

车辆的增多造成了交通事故的多发,智能技术有利于解决这一问题,交通标志牌识别系统应运而生。TSR通过对道路上的交通标志牌准确检测和识别,有效提示驾驶员规范和安全行驶,减少交通事故的发生。本文归纳总结近几年学者们的研究成果,利用交通标志牌的特征和有效的方法对其进行高效检测和识别,提高检测和识别的实时性和准确性。     

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.     

复杂环境中交通标志的实时识别方法

提出了一种能够有效克服曝光不均复杂环境下的交通标志识别方法.采用改进的多尺度LogGabor小波进行交通标志的多分辨率特征提取,根据不同尺度下的特征信息进行相位一致性计算,提取能够有效克服曝光影响的目标相位信息,通过优化的多分类支持向量机(SVM)进行多目标分类,并在德国交通标志标准数据库(GTSRB)上进行测试.结果表明:本方法对6大类主要交通标志样本的平均识别率达到98％,优于传统方法;在Intel双核CPU 2.4 GHz计算机平台上,本方法对数据库中不同尺度的图片处理速度达到28帧·s-1,满足了实时性要求;克服了光照不均的问题,适用于复杂条件下的交通标志识别,能够满足鲁棒性需求.     

基于改进YOLOv5的O型密封圈缺陷检测方法

针对O型密封圈缺陷难以人工识别的问题,提出一种基于改进YOLOv5的表面缺陷自动检测方法。在数据预处理阶段,采用半自动标注方法减少人工标注成本,同时将拼接图片改为9张以实现Mosaic数据增强方法。在网络预测层引入标签平滑方法以减少模型过度依赖标签。在骨干网络中添加卷积注意力机制模块,强化有效信息,使骨干网络提取更加细致的局部特征信息。同时,针对缺陷类型尺度变化大的特点,引入剪枝的双向特征金字塔网络,以解决大小缺陷在特征提取过程中的丢失问题。实验结果表明,基于改进的YOLOv5与原YOLOv5相比,O型圈表面缺陷检测平均精度均值提高了4.26%,并且检测速度在25 ms之内,能够满足实际生产需要。     

道路交通标志检测方法研究

针对中国道路交通标志特征,提出一种基于颜色搜索定位和形状判别的交通标志检测方法:首先在HSB颜色空间设定阈值分割色彩区域,对分割后的图像进行色块搜索初步定位出感兴趣区域,色块搜索缩小搜索范围,提高检测效率;然后,根据交通标志图形边框具有像素颜色一致的特征,提出构造图形边缘函数的方法对定位出的感兴趣色彩区域进行交通标志形状判别检测.实验结果表明,该方法能有效定位交通标志.     

道路交通标志检测方法研究

针对中国道路交通标志特征, 提出一种基于颜色搜索定位和形状判别的交通标志检测方法： 首先在HSB颜色空间设定阈值分割色彩区域, 对分割后的图像进行色块搜索初步定位出感兴趣区域, 色块搜索缩小搜索范围, 提高检测效率; 然后, 根据交通标志图形边框具有像素颜色一致的特征, 提出构造图形边缘函数的方法对定位出的感兴趣色彩区域进行交通标志形状判别检测. 实验结果表明, 该方法能有效定位交通标志.     

基于Kinect的中国手语识别

基于微软Kinect提取的深度图像信息,提出了一种新的中国手语识别方法。该方法首先利用Kinect获取人体主要骨骼的3D坐标和手的3D坐标;然后根据中国手语的手型、手的位置和手的方向3个主要构造成分,分别采用DBSCAN和K-means聚类算法获取手语特征中的手的位置基元和方向基元,提出一种结合CLTree和Attribute bagging聚类集成方法提取手型基元;最后将这3类基元进行组合采用模板匹配方法识别中国手语。通过对选取的72个中国手语进行识别实验,平均识别率为90.35%,实验结果说明了方法的可行性。