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面向智能变胞车的改进YOLOv5楼梯目标识别算法
1
作者
刘俊
张成
阮小栋
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第7期879-886,899,共9页
针对智能变胞车在室内楼梯环境下自主攀爬过程中的楼梯识别问题,文章提出一种基于改进YOLOv5的楼梯识别算法。为满足算法模型的实时性要求,利用轻量级网络EfficientNetV2替换YOLOv5算法的主干网络;使用GSConv模块和VoV-GSCSP模块替换原...
针对智能变胞车在室内楼梯环境下自主攀爬过程中的楼梯识别问题,文章提出一种基于改进YOLOv5的楼梯识别算法。为满足算法模型的实时性要求,利用轻量级网络EfficientNetV2替换YOLOv5算法的主干网络;使用GSConv模块和VoV-GSCSP模块替换原颈部网络中的Conv模块和CSP模块,在增强目标特征响应的基础上进一步减少计算成本;为弥补算法模型简化带来的精度损失,在颈部网络上添加坐标注意力机制,通过强化目标关注以提升在复杂场景下的目标识别效果;最后将改进的算法模型应用于嵌入式平台进行实验检测。实验结果表明:改进后的算法模型平均检测精度为91.99%,模型大小仅为3.1 MB,相较于其他目标检测算法具有明显的优越性。文章所提算法能够有效地对楼梯进行实时、准确的检测识别,为后续变胞车自主越障奠定了一定的理论基础。
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关键词
智能变胞车
楼梯目标检测
YOLOv5算法
网络轻量化
注意力机制
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职称材料
题名
面向智能变胞车的改进YOLOv5楼梯目标识别算法
1
作者
刘俊
张成
阮小栋
机构
合肥工业大学汽车与交通工程学院
出处
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第7期879-886,899,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51875148)
安徽省重点研发计划资助项目(202104a05020040)。
文摘
针对智能变胞车在室内楼梯环境下自主攀爬过程中的楼梯识别问题,文章提出一种基于改进YOLOv5的楼梯识别算法。为满足算法模型的实时性要求,利用轻量级网络EfficientNetV2替换YOLOv5算法的主干网络;使用GSConv模块和VoV-GSCSP模块替换原颈部网络中的Conv模块和CSP模块,在增强目标特征响应的基础上进一步减少计算成本;为弥补算法模型简化带来的精度损失,在颈部网络上添加坐标注意力机制,通过强化目标关注以提升在复杂场景下的目标识别效果;最后将改进的算法模型应用于嵌入式平台进行实验检测。实验结果表明:改进后的算法模型平均检测精度为91.99%,模型大小仅为3.1 MB,相较于其他目标检测算法具有明显的优越性。文章所提算法能够有效地对楼梯进行实时、准确的检测识别,为后续变胞车自主越障奠定了一定的理论基础。
关键词
智能变胞车
楼梯目标检测
YOLOv5算法
网络轻量化
注意力机制
Keywords
intelligent metamorphic vehicle
staircase target detection
YOLOv5 algorithm
network lightweighting
attention mechanism
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向智能变胞车的改进YOLOv5楼梯目标识别算法
刘俊
张成
阮小栋
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024
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