针对现有非机动车头盔佩戴检测算法在车流密集场景中存在漏检,对佩戴其他帽子存在误检的问题,提出一种改进YOLOv5s(you only look once version5)的头盔佩戴检测算法YOLOv5s-BC。首先,采用软池化替换特征金字塔池化结构中的最大池化层,...针对现有非机动车头盔佩戴检测算法在车流密集场景中存在漏检,对佩戴其他帽子存在误检的问题,提出一种改进YOLOv5s(you only look once version5)的头盔佩戴检测算法YOLOv5s-BC。首先,采用软池化替换特征金字塔池化结构中的最大池化层,以放大更大强度的特征激活;其次,将坐标注意力机制和加权双向特征金字塔网络结合,搭建一种高效的双向跨尺度连接的加权特征聚合网络,以增强不同层级之间的信息传播;最后,用EIoU损失函数优化边框回归,精确目标定位。实验结果表明:在自制头盔数据集上,改进后的算法的平均精度(mAP)可达98.4%,比原算法提高了6.3%,推理速度达到58.69帧/s,整体性能优于其他主流算法,可满足交通道路环境下头盔佩戴检测的准确率和实时性要求。展开更多
文摘针对现有非机动车头盔佩戴检测算法在车流密集场景中存在漏检,对佩戴其他帽子存在误检的问题,提出一种改进YOLOv5s(you only look once version5)的头盔佩戴检测算法YOLOv5s-BC。首先,采用软池化替换特征金字塔池化结构中的最大池化层,以放大更大强度的特征激活;其次,将坐标注意力机制和加权双向特征金字塔网络结合,搭建一种高效的双向跨尺度连接的加权特征聚合网络,以增强不同层级之间的信息传播;最后,用EIoU损失函数优化边框回归,精确目标定位。实验结果表明:在自制头盔数据集上,改进后的算法的平均精度(mAP)可达98.4%,比原算法提高了6.3%,推理速度达到58.69帧/s,整体性能优于其他主流算法,可满足交通道路环境下头盔佩戴检测的准确率和实时性要求。
