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基于改进YOLOv5的红花目标检测算法研究
1
作者 陈金荣 许燕 +1 位作者 周建平 王小荣 《农机化研究》 北大核心 2025年第1期26-32,66,共8页
为实现农业非结构环境下采摘机器人对红花的准确识别,提出了一种基于改进YOLOv5的红花目标检测算法。将CBAM注意力机制嵌入到YOLOv5网络,提高了小尺寸目标物在高层次特征中的表现力;建立一种Alpha-IoU目标位置损失函数对原损失函数GIOU... 为实现农业非结构环境下采摘机器人对红花的准确识别,提出了一种基于改进YOLOv5的红花目标检测算法。将CBAM注意力机制嵌入到YOLOv5网络,提高了小尺寸目标物在高层次特征中的表现力;建立一种Alpha-IoU目标位置损失函数对原损失函数GIOU存在的梯度消失问题进行改进,提高了被遮挡红花的预测率,并通过在目标检测网络中增加分割检测模块,提高宽和高小于最低像素的小目标物检测精度,利用图像扩增数据集对改进后的YOLOv5算法进行训练,再分别与改进前后YOLOv5网络和Faster R-CNN网络在不同红花品种、不同自然光照情况、不同天气条件和不同遮挡情况下进行对比。试验结果表明:改进后的YOLOv5算法P值、R值分别为90.45%和0.90,对非结构环境下盛开期的未采摘红花mAP值达到94.48%,在不同影响因素下都可以准确识别出红花且置信度较高,可为红花采摘机器人自动化作业中的红花识别提供技术支持。 展开更多
关键词 红花 目标检测 改进yolov5 数据增强 非结构环境
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基于改进YOLOv5s算法的路况危险检测算法
2
作者 胡文奕 庄新鱼 +2 位作者 黄亚楠 罗锦昊 彭宇暄 《信息技术与信息化》 2025年第2期168-173,共6页
为提高道路安全意识,减少事故风险,文章提出了一种基于改进YOLOv5s算法的路况危险检测算法。改进的YOLOv5s模型即ROD-YOLOv5s。在原来的YOLOv5s模型基础上,首先引入更深的网络结构和压缩和激励网络模块(SE模块)增强特征的提取能力;其次... 为提高道路安全意识,减少事故风险,文章提出了一种基于改进YOLOv5s算法的路况危险检测算法。改进的YOLOv5s模型即ROD-YOLOv5s。在原来的YOLOv5s模型基础上,首先引入更深的网络结构和压缩和激励网络模块(SE模块)增强特征的提取能力;其次,模型使用金字塔注意力网络(PAN)来进一步强化特征的多尺度表达;最后通过使用完整的交并比损失函数(CIoU损失函数)代替传统的IoU损失函数提高了模型的定位精度和泛化能力。所提模型在PASCAL VOC数据集上进行了验证实验,发现ROD-YOLOv5s模型准确率为94%,召回率为91.5%,平均精度均值为94.8%,ROD-YOLOv5s模型与其他算法模型相比在各项指标上均有很大优势,具有很强的鲁棒性。 展开更多
关键词 路况检测 改进yolov5s SE模块 金字塔注意力网络 CIoU损失函数
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基于改进YOLOv5s的道路裂缝检测算法 被引量：5
3
作者 任安虎 姜子渊 马晨浩 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第4期88-94,共7页
为了解决道路巡检系统光学传感器采集的裂缝图像中颜色特征不明显且尺寸不规则造成检测精度不高、泛化能力不足的问题,提出改进YOLOv5s的裂缝检测算法。将结合深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution, DSC)的全局注意力(Global... 为了解决道路巡检系统光学传感器采集的裂缝图像中颜色特征不明显且尺寸不规则造成检测精度不高、泛化能力不足的问题,提出改进YOLOv5s的裂缝检测算法。将结合深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution, DSC)的全局注意力(Global Attention Mechanism, GAM)引入主干特征提取网络,在降低注意力复杂度的同时获得丰富的跨维度特征,增强了裂缝的识别能力;采用空间金字塔软池化网络(Spatial Pyramid Softpool, SPSF),通过Softpool池化保留多维语义以减少信息弥散,提高了边界框回归的准确性;在颈部特征增强网络,运用空洞深度可分离卷积(Atrous DSC)进行下采样,通过扩大感受野加强深层和浅层信息的聚合能力,提高裂缝识别的泛化性。经过在自制道路裂缝数据集上的实验,相较于YOLOv5s,改进算法的mAP提高2.2%,有效提升了道路裂缝检测的准确性和对不同背景下裂缝识别的泛化能力。 展开更多
关键词 道路裂缝检测 yolov5s算法 全局注意力机制 深度可分离卷积 Softpool池化
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基于改进YOLOv5的复杂场景电动车头盔检测方法
4
作者 韩东辰 张方晖 +3 位作者 王诗洋 段克盼 李宁星 王凯 《现代电子技术》 北大核心 2025年第1期123-129,共7页
佩戴电动车头盔是安全骑行的重要保障,对电动车驾乘人员佩戴头盔进行有效检测在保障驾乘人员安全方面具有重要意义。电动车头盔检测中存在目标之间相互遮挡、复杂背景干扰、头盔目标小等问题,现有方法尚不能满足复杂场景下电动车头盔检... 佩戴电动车头盔是安全骑行的重要保障,对电动车驾乘人员佩戴头盔进行有效检测在保障驾乘人员安全方面具有重要意义。电动车头盔检测中存在目标之间相互遮挡、复杂背景干扰、头盔目标小等问题,现有方法尚不能满足复杂场景下电动车头盔检测的要求,因此,提出一种改进YOLOv5的复杂场景电动车头盔识别方法。首先,提出一种新的主干网络结构ML-CSPDarknet53,增强网络的特征提取能力,引入轻量级上采样算子CARAFE,利用特征图语义信息扩大感受野;其次,搭建坐标卷积CoordConv模块,增强网络对空间信息的感知能力,并将WIoU v3作为边界框损失函数,降低低质量样本对模型性能的不利影响;最后,构建了内容丰富的头盔检测数据集对改进算法进行验证。实验结果表明,改进后算法相较于原算法在精确度、召回率、mAP@0.5、mAP@0.5:0.95上分别提升了2.9%、3.0%、3.4%和2.2%,并且性能优于其他主流检测算法,满足复杂道路交通场景下电动车驾乘人员头盔检测的任务要求。 展开更多
关键词 头盔检测 改进yolov5 复杂场景 目标遮挡 特征提取 上采样 坐标卷积 损失函数
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基于YOLOv5的倾斜视角下轻型红外小目标检测算法
5
作者 张飞 王剑 张岳松 《红外技术》 北大核心 2025年第2期217-225,共9页
针对倾斜视角下的红外行人小目标难以快速准确检测的问题,提出了一种红外行人小目标轻量化实时检测网络模型DRA-YOLO。首先,使用K-means++锚框聚类自适应不同大小尺度目标,从而加快网络收敛并提高检测精度。其次,融入不同注意力机制来... 针对倾斜视角下的红外行人小目标难以快速准确检测的问题,提出了一种红外行人小目标轻量化实时检测网络模型DRA-YOLO。首先,使用K-means++锚框聚类自适应不同大小尺度目标,从而加快网络收敛并提高检测精度。其次,融入不同注意力机制来重新设计特征提取网络,提高特征定位与计算效率,并搭配改进特征金字塔结构提取关键特征和提升模型稳定性。最后,颈部去掉下采样重新搭配SimAM形成新的特征融合结构,并重新设计检测头来适应本文数据集。对比实验显示,相对原始YOLOv5s模型,在自制和公共数据集上表现突出。m AP50达到94.5%,检测速度提高20.8%,模型大小压缩至10.1 MB,降低了30.3%,且GFLOPs下降了29.1%。这些改进实现了对目标的准确快速检测,有效地平衡了模型大小、检测精度和推理速度。 展开更多
关键词 图像处理 行人检测 红外场景 模型优化 yolov5算法
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基于改进YOLOv5算法的票据检测
6
作者 扈静 贺竞娇 +1 位作者 龚宇 汪俊峰 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第11期1459-1464,共6页
在票据全流程识别过程中,针对不同类型票据的目标检测是关键步骤,为实现日常报销过程中不同种类票据快速检测其类型和位置,文章提出一种基于改进YOLOv5算法的票据检测方法。对于原始数据集进行预处理,模拟票据检测中可能出现的干扰信息... 在票据全流程识别过程中,针对不同类型票据的目标检测是关键步骤,为实现日常报销过程中不同种类票据快速检测其类型和位置,文章提出一种基于改进YOLOv5算法的票据检测方法。对于原始数据集进行预处理,模拟票据检测中可能出现的干扰信息,提高训练模型的性能;利用CSPDarkNet53网络进行特征提取,采用基于重合面积、中心点距离、长宽比和角度4个几何参数的SIoU目标位置损失函数,对原损失函数进行改进,提升YOLOv5票据检测的精度,构建票据检测方法。最后通过自建实际拍摄的票据数据集来验证基于改进YOLOv5算法的票据检测的有效性。结果表明,该方法拥有较高的平均精度均值(99.20%)和检测速度(51帧/s),可以满足实际应用场景的要求。 展开更多
关键词 票据 目标检测 识别 改进yolov5 损失函数
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改进Yolov5s的木材表面缺陷实时检测方法
7
作者 荣强 田启川 谭润 《林产工业》 北大核心 2025年第1期64-71,共8页
提出了一种改进Yolov5s的木材缺陷实时检测方法,该方法首先替换了Yolov5s网络中计算量开销占比较大的主干结构,实现了轻量化改进,提升了网络速度。其次,对网络颈部中的C3模块进行双通道注意力机制改进,有效提升了模型对缺陷部位的关注度... 提出了一种改进Yolov5s的木材缺陷实时检测方法,该方法首先替换了Yolov5s网络中计算量开销占比较大的主干结构,实现了轻量化改进,提升了网络速度。其次,对网络颈部中的C3模块进行双通道注意力机制改进,有效提升了模型对缺陷部位的关注度,减少了背景的干扰。成功构建了一种重颈部轻主干的轻量化模型LW-Yolov5。最后,通过构建损失函数,使用双重知识蒸馏策略对新模型进行训练。结果表明:新模型的计算量和参数量分别减少了52.8%和49.5%,CPU推理速度提高了31.6%,检测速度为20.4 FPS,GPU检测速度达到了137 FPS,模型体积仅为7.1 MB,更易于部署,且快速性优于当前主流的单阶段检测网络。在大规模木材缺陷数据集上的平均检测精度mAP为82.5%,检测精度较高。 展开更多
关键词 木材缺陷 缺陷检测 yolov5算法 轻量化网络 知识蒸馏
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基于改进Yolov5s的迷彩伪装目标检测
8
作者 杨凡 张洁 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第2期148-155,共8页
伪装目标检测在军事作战中扮演了关键角色,针对现有迷彩伪装目标检测方法精度不高、漏检误检等问题,提出一种改进的Yolov5s算法。在特征提取网络中融合SE注意力,选择性增强目标的关键信息,抑制背景环境的干扰因素。引入SPPFCSPC替换原... 伪装目标检测在军事作战中扮演了关键角色,针对现有迷彩伪装目标检测方法精度不高、漏检误检等问题,提出一种改进的Yolov5s算法。在特征提取网络中融合SE注意力,选择性增强目标的关键信息,抑制背景环境的干扰因素。引入SPPFCSPC替换原池化方式,生成多尺度特征,在加快速度的同时增加检测精度。采用双立方插值取代最近邻插值,以减少上采样过程中丢失的图像细节。实验结果显示,改进的算法在一种公开的迷彩伪装数据集上的mAP、Recall分别达到96.9%和93.8%,较当前研究有显著的提升。 展开更多
关键词 迷彩伪装士兵 目标检测 yolov5s算法 双立方插值
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基于改进YOLOv5s算法的禁捕期长江渔船识别及应用研究
9
作者 崔秀芳 王认认 +2 位作者 林浩涛 夏霖波 韩沛霖 《海洋渔业》 CSCD 北大核心 2024年第3期371-380,共10页
长江实行十年禁渔是长江生态环境修复的关键环节,针对禁渔期间长江非法捕捞渔船目标小、背景复杂、流动大等问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的目标检测算法。该算法优化多尺度自适应锚框模块,采用改进的K-means++聚类算法,重新匹配适合... 长江实行十年禁渔是长江生态环境修复的关键环节,针对禁渔期间长江非法捕捞渔船目标小、背景复杂、流动大等问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的目标检测算法。该算法优化多尺度自适应锚框模块,采用改进的K-means++聚类算法,重新匹配适合长江船舶尺寸的锚框;使用轻量高效的坐标注意力(coordinate attention,CA)机制,提升模型关注目标通道信息特征的能力;采用SPPCSPPC(spatial pyramid pooling and context-aware spatial pyramid pooling combination)对特征图进行池化,提高小目标检测能力;通过构建长江船舶数据集训练得到最优权值模型。结果显示,改进后的模型在准确率、召回率、mAP0.5、mAP0.5∶0.9和原模型相比分别提高了1.5%、3.0%、2.4%、7.7%,且训练过程损失收敛更快,收敛值更低,能够准确快速识别出长江上的渔船目标。研究结果可为长江十年禁渔提供技术支持。 展开更多
关键词 目标检测 yolov5s 聚类算法 注意力机制 空间金字塔池化
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基于YOLOv5算法的长江大保护水利工程项目多场景质量安全检测
10
作者 徐亮 陈旭 +1 位作者 张卓 郑向泉 《水利水电科技进展》 北大核心 2025年第2期82-89,共8页
为解决长江大保护水利工程项目施工中质量安全隐患检测效率低、主观性强、易漏检等问题,通过分析项目多场景质量安全检测任务需求,明确了各类质量安全隐患的具体场景,利用YOLOv5算法进行了图像增强优化并搭建了智能识别算法架构,采用现... 为解决长江大保护水利工程项目施工中质量安全隐患检测效率低、主观性强、易漏检等问题,通过分析项目多场景质量安全检测任务需求,明确了各类质量安全隐患的具体场景,利用YOLOv5算法进行了图像增强优化并搭建了智能识别算法架构,采用现场拍摄、网络爬虫技术及项目部内部数据资源,搜集并整理了上千张高质量照片,构建了质量安全图像数据集。在此基础上,通过融入区域检测功能,多场景质量安全检测系统能对指定的作业区域进行精准监测,可以有效地避免误检情况,提升检测效率与准确性。 展开更多
关键词 长江大保护 水利工程项目 质量安全检测 图像增强 多场景 yolov5算法
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基于改进YOLOv5s的无人机小目标检测算法研究
11
作者 董华军 王宇栖 《华东交通大学学报》 2024年第4期118-126,共9页
【目的】针对无人机航拍图像中目标尺度多样、背景复杂、小目标密集的特点,提出了基于YOLOv5s的小目标检测算法LM-YOLO。【方法】首先,增加小目标检测头并采用K-DBSCAN聚类算法优化锚框,生成更适合小目标检测的锚框,提高算法对小目标的... 【目的】针对无人机航拍图像中目标尺度多样、背景复杂、小目标密集的特点,提出了基于YOLOv5s的小目标检测算法LM-YOLO。【方法】首先,增加小目标检测头并采用K-DBSCAN聚类算法优化锚框,生成更适合小目标检测的锚框,提高算法对小目标的检测精度;然后,设计更高效的MobileNetV3-CBAM作为特征提取网络,减小网络模型大小;最后,在特征融合网络引入大核选择性注意力机制LSK,增加模型对相似目标的分辨率。【结果】在公开数据集VisDrone2019上的实验结果表明,与基准模型YOLOv5s相比,LM-YOLO对所有目标的平均检测精度提升了7.6%,模型大小压缩了45%。【结论】文章算法可以在降低模型大小的同时保持良好的检测精度。 展开更多
关键词 无人机图像 小目标检测 聚类算法 yolov5s 注意力机制
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基于图像增强与改进YOLOv5s的斜纹针织物疵点检测算法 被引量：1
12
作者 蒋宇亮 孙卫红 +1 位作者 梁曼 邵铁锋 《棉纺织技术》 CAS 2024年第7期40-46,共7页
针对疵点检测中图像光照不均、疵点尺度变化大等因素导致检测精度低的问题,提出一种基于图像增强与改进YOLOv5s的斜纹针织物疵点检测算法。首先,对采集图像进行预处理,利用改进的MSR算法获得去除环境光照射分量后的织物图像,然后通过Ga... 针对疵点检测中图像光照不均、疵点尺度变化大等因素导致检测精度低的问题,提出一种基于图像增强与改进YOLOv5s的斜纹针织物疵点检测算法。首先,对采集图像进行预处理,利用改进的MSR算法获得去除环境光照射分量后的织物图像,然后通过Gabor滤波获取疵点图像ROI区域,并结合Mask掩膜及伽马变换以突出疵点特征。其次,对YOLOv5s网络进行改进,在主干网络中加入带SE注意力机制的RepVGG模块以提高主干网络的特征提取能力;在颈部网络中增加并行检测层以提升对多尺度目标的检测性能。最后,引入EIoU边框回归损失函数进一步提高模型性能。试验结果表明:相较于原YOLOv5s算法,改进后算法的mAP值达到89.7%,提升了7.4个百分点,模型推理速度达119.9帧/s,满足实际检测需求。 展开更多
关键词 疵点检测 MSR算法 yolov5 RepVGG 多尺度目标检测
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基于改进YOLOv5算法的水淹电厂检测算法研究 被引量：1
13
作者 张显 吴青盟 +3 位作者 王龙 王成军 崔东辉 张萌 《电子器件》 CAS 2024年第1期221-226,共6页
为能实现对电厂水淹或设备漏水等现象快速、准确的检测与识别,通过利用区域上下文信息补充特征信息,采用改进的多尺度检测部分融合浅层的位置信息,提出了一种基于改进YOLOv5的水淹电厂图像检测算法;此外,针对水淹电厂现象构建一个电厂... 为能实现对电厂水淹或设备漏水等现象快速、准确的检测与识别,通过利用区域上下文信息补充特征信息,采用改进的多尺度检测部分融合浅层的位置信息,提出了一种基于改进YOLOv5的水淹电厂图像检测算法;此外,针对水淹电厂现象构建一个电厂设备的水渍渗漏数据集并使用了数据增强策略;经实验测试表明,算法在检测效果上提升明显,相比于基于原始YOLOv5算法的水淹电厂模型的平均精度均值mAP提升了5.24%,满足了工程实际需求,具有较高的实用性。 展开更多
关键词 水淹电厂 目标检测 深度学习 yolov5算法
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基于YOLOv5和DeepSort算法的工程车辆识别与多目标跟踪实现
14
作者 孙长虹 孙洪亮 李轩 《科学技术创新》 2025年第4期111-114,共4页
本研究聚焦于传统目标检测技术与基于深度神经网络的工程车辆检测策略的对比分析。通过借助有效技术手段,采用降噪、增强及边缘检测的方式,对图像的质量进行有效优化。为了确保工程车辆检测过程的专业性与高精度,我们借助YOLOv5算法对... 本研究聚焦于传统目标检测技术与基于深度神经网络的工程车辆检测策略的对比分析。通过借助有效技术手段,采用降噪、增强及边缘检测的方式,对图像的质量进行有效优化。为了确保工程车辆检测过程的专业性与高精度,我们借助YOLOv5算法对其进行了处理,该算法的运用可以进一步提高处理速度。对于检测时容易出现的目标遗漏与预测框定位不准确情况,我们借助DeepSORT算法,通过全面的整合对检测目标进行了追踪预测。DeepSORT通过卡尔曼滤波进行数据估计,能实现高效的连续跟踪。为应对拍摄设备晃动及车辆变速行驶引发的目标身份频繁更迭挑战,我们创新性地采用了一种改进的GIoU计算方法。 展开更多
关键词 yolov5算法 工程车辆检测 DeepSORT算法 多目标跟踪 实时检测
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基于YOLOv5s算法的冬小麦病虫害分析
15
作者 王丹丹 马娟 +2 位作者 谭开拓 伍龙 刘柱 《蚌埠学院学报》 2025年第2期39-44,共6页
冬小麦作为全球重要的粮食作物之一,其病虫害问题对粮食产量和质量构成了严重威胁。传统的病虫害检测方法依赖于人工检测,存在成本高、效率低的问题,特别是在小麦病虫害初期难以准确识别,从而延误了最佳的防控时机。为解决上述问题,提... 冬小麦作为全球重要的粮食作物之一,其病虫害问题对粮食产量和质量构成了严重威胁。传统的病虫害检测方法依赖于人工检测,存在成本高、效率低的问题,特别是在小麦病虫害初期难以准确识别,从而延误了最佳的防控时机。为解决上述问题,提出了一种基于YOLOv5s算法对冬小麦病虫害进行智能检测与识别方法。首先,无人机搭载4K高清电调摄像头,实现高分辨率图像的采集,并针对YOLOv5s算法网络模型体积较大导致检测速度低的问题,通过优化网络结构,提高模型对病虫害图像关键特征提取能力,从而提升检测精度。实验结果表明,该算法在冬小麦病虫害数据集上表现出色,平均准确率显著提高,检测速度也得到有效提升,为冬小麦病虫害的精准防控提供了有力支持。 展开更多
关键词 小麦病虫害 yolov5s算法 特征提取 平均准确率
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基于Transformer改进YOLOv5的交通标志检测算法 被引量：1
16
作者 韩长江 刘丽娟 《信息技术》 2024年第11期21-27,共7页
交通标志检测作为自动驾驶的组成部分直接影响着行车安全。针对现有算法对图像中尺寸小、被遮挡的标志存在漏检、误检的问题,文中提出了基于改进YOLOv5的交通标志检测算法。首先对原模型注意力缺失的问题经过对比后构建了BiFormer-y,使... 交通标志检测作为自动驾驶的组成部分直接影响着行车安全。针对现有算法对图像中尺寸小、被遮挡的标志存在漏检、误检的问题,文中提出了基于改进YOLOv5的交通标志检测算法。首先对原模型注意力缺失的问题经过对比后构建了BiFormer-y,使模型可以更好获取长期依赖;接着针对层数较深造成的具有丢失特征的缺陷,利用残差结构重新设计检测层,从而更好地保留特征;最后对耦合头的空间错位问题引入解耦头并进行优化。CCTSDB2021的实验表明,精确率、召回率、mAP分别为97.0、95.9、97.9与先进工作相比具有明显优势。 展开更多
关键词 机器视觉 目标检测 TRANSFORMER yolov5s算法 交通标志
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基于改进YOLOv5s的CNN-Swin Transformer森林野生动物图像目标检测算法
17
作者 杨文翰 刘天宇 +2 位作者 周俊池 胡文武 蒋蘋 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期121-130,共10页
【目的】为提高野生动物在复杂森林环境中的检测精度,促进森林野生动物保护技术发展,提出一种基于YOLOv5s网络模型、针对陷阱相机所摄取森林野生动物图像的改进检测算法。【方法】以包含湖南壶瓶山国家级自然保护区几种典型森林野生动... 【目的】为提高野生动物在复杂森林环境中的检测精度,促进森林野生动物保护技术发展,提出一种基于YOLOv5s网络模型、针对陷阱相机所摄取森林野生动物图像的改进检测算法。【方法】以包含湖南壶瓶山国家级自然保护区几种典型森林野生动物在内的数据集为研究对象,首先,对真实标注框图像进行裁剪、归一化和缩放处理,随机将2~4张裁剪图像拼贴组成新的数据集元素,以丰富和增强数据集图像信息;其次,使用一种基于通道注意力思想的加权通道拼接方法,在通道拼接时引入权重改变通道数量,通过反向传播训练方法不断更新权重以增加重要特征信息的通道层数;接着,引入Swin Transformer模块与CNN网络相结合,为卷积神经网络特征提取加入自注意力机制,融合2种网络特征提取层的优势,提高特征提取的感受野;最后,选择更优的α-DIoU损失函数替代GIoU损失函数,针对边界框重叠面积和中心点距离造成的损失,引入新的几何因素惩罚项。【结果】在相同试验条件和数据集下,相比原YOLOv5s网络模型,改进算法极大提高检测的平均准确率和平均回归率,均值平均精度由74.1%提升至88.4%,获得14.3%的精度提升,同时也超过YOLOv3、YOLOXs、RetinaNet、Faster R-CNN等其他流行目标检测算法。【结论】针对陷阱相机所摄取森林野生动物图像背景与目标对比度低、遮挡重叠严重,致使检测误检率、漏检率高等问题,在检测算法中提出一系列改进措施,为我国森林野生动物的保护和数据获取提供一种新的可行性方案和思路。 展开更多
关键词 森林野生动物 检测算法 yolov5s Swin Transformer 网络融合
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基于改进YOLOv5s算法的尾气黑度测量方法研究
18
作者 程硕 王焕钦 +3 位作者 胡俊涛 夏王进 虞发军 方勇 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第10期1341-1347,1361,共8页
针对传统尾气黑度测量方法精度低、环境适应性差等问题,文章提出一种基于改进YOLOv5s算法的尾气黑度测量方法。考虑到尾气形状多变、背景复杂,在现有YOLOv5s网络中添加自适应特征融合(adaptively spatial feature fusion,ASFF)和全局注... 针对传统尾气黑度测量方法精度低、环境适应性差等问题,文章提出一种基于改进YOLOv5s算法的尾气黑度测量方法。考虑到尾气形状多变、背景复杂,在现有YOLOv5s网络中添加自适应特征融合(adaptively spatial feature fusion,ASFF)和全局注意力机制(global attention mechanism,GAM),提高尾气目标的检测准确度;同时,为减少光照等环境因素对尾气目标检测的影响,基于尾气的高温特性,利用红外图像提高尾气区域检测准确度;并基于标准的林格曼黑度对被检测区域内的尾气黑度进行等级判定。实验结果表明:改进后的YOLOv5s对红外尾气目标的检测准确率高达95.3%,比现有YOLOv5s检测准确度提高了3.4%;同时还降低了光照等环境因素对尾气目标检测结果的影响,改善了算法的鲁棒性;最终尾气黑度判定精度达到0.5级,可有效满足现有移动源尾气黑度高精度检测需求。 展开更多
关键词 林格曼黑度 机动车尾气目标检测 黑度等级判定 红外图像 yolov5s算法
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基于改进yolov5s网络的火焰检测算法研究
19
作者 张志鹏 邱天 +2 位作者 张昕 施博凯 宁洪龙 《电子设计工程》 2024年第20期62-67,共6页
火灾因其破坏范围大,蔓延速度快等特点给人们的生命带来了威胁,使人们的财产遭到破坏,而准确的火灾检测在一定程度上能够避免灾难的发生,该文提出了一种基于改进yolov5s的目标检测模型。该模型在主干网络中加入CBAM注意力机制,使模型更... 火灾因其破坏范围大,蔓延速度快等特点给人们的生命带来了威胁,使人们的财产遭到破坏,而准确的火灾检测在一定程度上能够避免灾难的发生,该文提出了一种基于改进yolov5s的目标检测模型。该模型在主干网络中加入CBAM注意力机制,使模型更加关注火焰信息,提高检测正确率;将主干网络中的C3模块改进为Ct2f模块,该模块通过ELAN的思想进行设计,让模型可以在保证轻量化的同时,通过更多的分支跨层链接获得更加丰富的梯度流信息;针对火灾视频检测,根据火焰燃烧时的动态特征,在该模型检测头部分加入帧间差分的思想,有效降低了对火灾视频检测的误判。实验结果表明,改进的yolov5s模型火焰检测平均精度更高,比yolov5s原模型平均精度提高了4.2%。通过火焰视频检测实验,表明该模型能够有效降低对火灾视频检测的误判。 展开更多
关键词 CBAM注意力机制 C3模块改进 帧间差分 yolov5s
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基于YOLOv5的车辆目标检测算法轻量化改进
20
作者 梁奕延 陈昕 +1 位作者 郑明祥 陈佳雯 《汽车与新动力》 2024年第2期8-14,共7页
针对传统路端车辆目标检测算法参数多、检测速度较慢等问题,提出了基于YOLOv5的车辆目标检测算法轻量化改进。首先,选用轻量化EfficientnetV2卷积神经网络对原骨干网络进行重构,同时在网络中引入GAM注意力机制;其次,为平衡CIoU损失和Io... 针对传统路端车辆目标检测算法参数多、检测速度较慢等问题,提出了基于YOLOv5的车辆目标检测算法轻量化改进。首先,选用轻量化EfficientnetV2卷积神经网络对原骨干网络进行重构,同时在网络中引入GAM注意力机制;其次,为平衡CIoU损失和IoU损失在损失函数中的权重,引入α-CIoU损失代替原有的CIoU损失;最后,使用soft-NMS算法替换原有的NMS非极大值抑制算法。结果表明:相比原算法,改进后算法的精度提升了2.51%,检测速度提升了8.6%,模型大小降低了31.7%;改进后的模型在提升检测速度的同时,还提高了路端车辆目标的检测性能。 展开更多
关键词 车辆目标检测 深度学习 yolov5算法 网络轻量化
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