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面向港区安防的集装箱堆场作业人员与车辆检测算法研究
被引量：
1
1
作者
李金阳
李俚
+2 位作者
宋海涛
吴丛铭
林勇传
《中国安全生产科学技术》
北大核心
2025年第4期158-164,共7页
为提高算法在异常天气、背景干扰与数据噪声等因素影响下,对港区集装箱堆场作业人员与车辆的检测精度,以及降低模型参数,满足实时检测需求,提出1种基于改进YOLOv5的面向自动化码头集装箱堆场作业人员与车辆的实时检测算法C3Rep-YOLO。...
为提高算法在异常天气、背景干扰与数据噪声等因素影响下,对港区集装箱堆场作业人员与车辆的检测精度,以及降低模型参数,满足实时检测需求,提出1种基于改进YOLOv5的面向自动化码头集装箱堆场作业人员与车辆的实时检测算法C3Rep-YOLO。该算法在特征提取网络中使用基于MetaFormer通用体系结构的轻量级ViT代替原来的CSPDarknet53网络,可提高算法的检测速度。在颈部网络中采用改进的RepGFPN结构代替原始的PAN结构,以提升特征融合效果与模型表征能力。由于在码头场景的实际检测过程中会不可避免地混入数据噪声,嵌入CAFM模块,以提高算法的全局特征捕获能力与去噪能力。研究结果表明:改进后的算法将检测速度提高了37.5%,mAP提高了4.8百分点,达到74.8%,可实现识别速度与精度的平衡。研究结果可为港区自动化安防与智慧港口建设提供理论基础和技术参考。
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关键词
交通工程
安防
自动化码头
目标检测
轻量化
注意力机制
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职称材料
题名
面向港区安防的集装箱堆场作业人员与车辆检测算法研究
被引量：
1
1
作者
李金阳
李俚
宋海涛
吴丛铭
林勇传
机构
广西
大学机械工程学院
广西钦州保税区盛港码头有限公司
出处
《中国安全生产科学技术》
北大核心
2025年第4期158-164,共7页
基金
国家自然科学基金项目(22272035)
广西自然科学基金项目(2020GXNSFAA297214)。
文摘
为提高算法在异常天气、背景干扰与数据噪声等因素影响下,对港区集装箱堆场作业人员与车辆的检测精度,以及降低模型参数,满足实时检测需求,提出1种基于改进YOLOv5的面向自动化码头集装箱堆场作业人员与车辆的实时检测算法C3Rep-YOLO。该算法在特征提取网络中使用基于MetaFormer通用体系结构的轻量级ViT代替原来的CSPDarknet53网络,可提高算法的检测速度。在颈部网络中采用改进的RepGFPN结构代替原始的PAN结构,以提升特征融合效果与模型表征能力。由于在码头场景的实际检测过程中会不可避免地混入数据噪声,嵌入CAFM模块,以提高算法的全局特征捕获能力与去噪能力。研究结果表明:改进后的算法将检测速度提高了37.5%,mAP提高了4.8百分点,达到74.8%,可实现识别速度与精度的平衡。研究结果可为港区自动化安防与智慧港口建设提供理论基础和技术参考。
关键词
交通工程
安防
自动化码头
目标检测
轻量化
注意力机制
Keywords
traffic engineering
security
automatic terminal
object detection
lightweight
attention mechanism
分类号
X913 [环境科学与工程—安全科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向港区安防的集装箱堆场作业人员与车辆检测算法研究
李金阳
李俚
宋海涛
吴丛铭
林勇传
《中国安全生产科学技术》
北大核心
2025
1
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