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基于YOLOv5s的矿山电铲障碍物检测轻量化改进算法研发
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作者 张建华 吴尚 +2 位作者 赵乾 刘湘泉 黄刚 《武汉理工大学学报》 2025年第3期59-66,81,共9页
基于YOLOv5s算法进行轻量化改进,以适应移动设备计算能力受限的情况。首先,使用Ghost模块优化骨干网络,降低计算复杂度;其次,采用GSConv模块改进Neck结构,提高特征提取效率;最后,引入CBAM注意力机制,以增强关键特征的关注度。结果表明,... 基于YOLOv5s算法进行轻量化改进,以适应移动设备计算能力受限的情况。首先,使用Ghost模块优化骨干网络,降低计算复杂度;其次,采用GSConv模块改进Neck结构,提高特征提取效率;最后,引入CBAM注意力机制,以增强关键特征的关注度。结果表明,改进后的YOLOv5s算法在保证检测精准度基本不变的情况下,模型大小减少37.7%,参数量减少39.5%,提高了实时性和适用性,为智能矿山安全作业提供了有效的技术支持。 展开更多
关键词 矿山电铲 障碍物检测 YOLOv5s 轻量化改进 深度学习
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