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基于Yolov8-SCG神经网络的电动车头盔佩戴检测算法
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作者 杨琚钱 胡平 戴家树 《重庆工商大学学报(自然科学版)》 2026年第2期101-107,共7页
目的针对行人与电动车驾驶人员共用道路通行情况下,电动车骑行人员的头盔检测问题,提出一种基于Yolov8n的电动车头盔佩戴检测改进算法。方法首先,为提升模型对于低分辨率图像及小目标检测的精度,引入SPDConv替换模型普通卷积与下采样算... 目的针对行人与电动车驾驶人员共用道路通行情况下,电动车骑行人员的头盔检测问题,提出一种基于Yolov8n的电动车头盔佩戴检测改进算法。方法首先,为提升模型对于低分辨率图像及小目标检测的精度,引入SPDConv替换模型普通卷积与下采样算子;其次,为提升模型对于背景与检测目标相似情况下的辨识能力,引入CG block模块,与原模型C2f模块融合,创建C2f-CG模块,替换原有C2f模块,提升上下文特征提取能力;最后,为降低模型的计算量,保持模型轻量化,将原模型Head层普通卷积替换为组卷积。结果经实验检测,改进模型较Yolov8n原模型mAP精度提升4.2%,计算量降低15%,对于低分辨率图像及小目标检测精度均有上升。结论改进模型适用于复杂情况下电动车头盔的实时检测,可以作为应用领域的解决方法。 展开更多
关键词 电动车头盔检测 YOLOv8n SPDConv CG block groupconv
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