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。     

面向扶梯不安全行为的改进型深度学习检测算法

以YOLOv5s网络模型为基础,引入注意力机制CBAM模块,基于Ghost卷积模块重构网络模型的卷积操作,提出一种面向扶梯不安全行为的改进型深度学习检测算法.然后,在自主收集的扶梯不安全行为数据集上对其进行训练评估.结果表明,所提算法在检测精度有所提高的同时,大幅减少了检测所需的参数量和计算量.     

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。     

密集行人检测方法研究

针对现有行人检测算法面对遮挡、尺度不一等问题表现出来漏检率和误检率高的情况,提出一种基于改进YOLOv5的密集行人检测方法Improved-YOLOv5.采用改进BIFPN网络替换原有PANet,增强特征融合网络对于特征信息的利用率和对于小尺度行人的关注度.采用EIoU Loss替换原有CIoU Loss,提高模型的回归精度和收敛速度.提出一种新的后处理算法T-NMS,通过增加一个额外的阈值,提高模型对于密集场景下行人密度的区分能力,并在模型开销增加不大的前提下降低了漏检率.实验结果表明,在Citypersons数据集上,所提密集行人检测方法Improved-YOLOv5相比原YOLOv5算法在不同程度遮挡的子集上检测效果均有明显提升,尤其是高遮挡Heavy子集的MR^-2降低了4.2%,达到53.1%,表明改进方法在密集行人检测中具有较好的性能.     

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.     

一种融合RepVGG和YOLOv5的行人检测方法

现如今,基于YOLOv5的网络模型被广泛应用在行人检测的任务中,在精度和速度上有着良好的效果。但在终端设备上部署使用,往往受到算力的限制。因而,基于RepVGG模型改进的主干网络,并且为了提高在密集人群和复杂环境下的适应性,加入了坐标注意力机制,扩大感受野的同时增强感兴趣区域的权重。经过实验测试,这种轻量化的网络参数量和计算量比较小,而且检测精度和鲁棒性也比较高,能够在一定程度下满足工程应用的要求。     

基于YOLOv5s的轻量化朱鹮检测算法研究

针对当前朱鹮检测算法模型参数较多、计算量大的问题,本文设计研究了一种基于YOLOv5s的高性能轻量化网络模型。首先,结合EfficientNet网络中的MBConvBlock对原主干网络进行重构,大幅降低网络参数;同时在浅层网络中采用Stem模块,提升浅层网络的特征提取能力;然后改进卷积注意力模块(CBAM),即将其中的通道注意力替换为高效通道注意力模块(ECA),避免了降维操作,有效提取了邻近通道间的信息,且大幅降低了通道注意力的参数数量,并将其嵌入特征融合网络路径聚合网络(PANet)中,达到了引入微小参数数量而有效提升网络性能的目的,并将其命名为高效卷积注意力模块(ECBAM)。最后,在自建朱鹮数据集和公共数据集PASCAL VOC、COCO上进行实验,实验结果表明,与YOLOv5s算法相比,本文算法模型参数数量降低了52.37%,计算次数降低了54.55%,在自建朱鹮数据集上P_mAP@0.5:0.95仅降低了约2个百分点,达到0.666,在公共数据集PASCAL VOC上P_mAP@0.5达到0.792,在公共数据集COCO上P     

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.     

改进YOLOv5网络模型的车位检测方法

针对目前车位检测方法效率低的问题,提出一种轻量级车位检测方法OG-YOLOv5。首先,基于YOLOv5网络添加车位分隔线方位回归分支,实现车位方位的准确预测,可直接根据网络预测结果推断完整车位信息;其次,通过检测尺度裁剪、Ghost模块重构网络实现模型轻量化;再者,通过在网络主干中引入ECA注意力机制、优化损失函数提高目标预测精度。通过对比实验,结果表明所提OG-YOLOv5网络的mAP达到了98.8%,模型参数量和计算量仅为原模型的32.0%和28.3%,在GPU和CPU上的检测时间分别减少了16.2%和28.1%,车位检测准确率和召回率分别达到了97.75%和96.87%。     

基于改进RetinaNet的行人检测算法

为提高实际应用场景中行人的检测精度,提出使用高分辨率特征提取网络HRNet（High-Resolution Representation Network）并引入Guided Anchoring机制对RetinaNet算法进行改进,维持了特征图在特征提取过程中的高分辨率信息,同时使网络中的锚框自适应生成,提高了算法的检测精度。结果表明：该改进算法在Caltech行人数据集上取得了0.905的平均精度均值（mean average precision,简称mAP）,相比于标准的RetinaNet算法提高了6.0%,在每帧图像尺寸为1280×720像素的视频上检测速度达到了19FPS（每秒检测帧数） ,达到了检测精度与检测速度的均衡。     

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。     

基于多模型检测的视频监控行人跟踪算法

研究了网络视频监控中行人检测和跟踪技术,并提出了基于多模型检测的视频监控行人跟踪算法.首先在已有检测算法的基础上,根据实验结果,分析了算法的优势和存在问题,提出了多模型融合检测算法,多模型融合检测算法充分利用各个单模型算法的优势,提高模型检测准确率,并使用快速特征金字塔算法提高了算法的实时性.随后在提出的检测算法基础上,结合卡尔曼滤波算法和匈牙利最优匹配算法实现多目标行人检测和实时跟踪.MOT测试视频实验结果表明:提出的跟踪算法能够较好地实现多目标行人检测和跟踪,适合网络视频监控场景.     

基于改进YOLOv4的行人检测算法

针对YOLOv4算法在行人检测中精度低,实时性差的问题,提出一种基于YOLOv4的改进算法。首先将MobileNetv2作为主干网络,在减少参数量的同时保证其特征提取能力,同时在MobileNetv2中加入Bottom-up连接,减少浅层信息的丢失;然后在特征融合网络嵌入卷积模块的注意力机制模块(convolutional block attention module, CBAM)注意力机制,增强特征的表现力;最后在分类与回归网络中加入Inception结构,进一步提高检测速度和增加网络复杂度。结果表明：在VOC数据集上,改进算法比原算法检测效果更佳,实时性更好,其精度提高了2.87%,处理速度提升了29.52 FPS;同时在真实场景下构建的数据集上,改进后的算法比YOLOv4精度提高了2.13%,具有较好的鲁棒性。     

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。     

城市道路交通中行人安全问题研究

根据长沙市各类交通方式伤亡事故的详尽统计,分析了影响行人交通安全的内在原因和外在原因,以系统论的方法,从城市道路建设、安全管理学、安全文化等多角度研究了现代城市行人交通安全问题,提出了解决问题的对策。     

基于改进Faster R-CNN的行人检测算法

针对行人检测中复杂环境,提出一种改进Faster R-CNN的行人检测算法,使用深度卷积网络从图片中提取适合检测目标的特征。基于Faster R-CNN算法,以Soft-NMS算法代替传统NMS算法,加强Faster R-CNN算法对重叠区域的识别能力。同时,算法通过"Hot Anchors"代替均匀采样的锚点避免大量额外计算,提高检测效率。最后,将21分类问题的Faster R-CNN框架,修改成适用于行人检测的2分类检测框架。实验结果表明:改进Faster R-CNN的行人检测算法在VOC 2007行人数据集,检测效率和准确率分别提升33%、2.6%。     

一种基于场景规则与深度卷积神经网络的行人检测方法

深度卷积网络是解决分类问题的一种有效手段,但行人检测任务并不能通过分类来直接实现.为了在行人检测问题中进一步发挥深度卷积网络的优越分类性能,在实拍场景下,针对平直道路的情况,提出了一种基于摄像机安装位置和摄像机参数的感兴趣区域分割方法,合理利用先验知识和规则,对行人在图像当中可能出现的位置,以及不同位置上行人的尺度大小给出限制,从而系统仅对可能发生危险的区域进行搜索,避免了传统方法中多尺度遍历搜索整副图像的弊端.在此基础上,将危险区域所得的候选目标窗口作为待检测样本传送到构建好的深度卷积网络中进行分类,完成行人检测任务.实验结果表明,所研究的算法在一定距离内达到了预期的检测效果.