交通标志检测是自动驾驶系统、辅助驾驶系统(DAS)的重要组成部分,对行车安全具有重要意义。针对小目标交通标志检测时受光照、恶劣天气等因素影响而导致的检测精度低、漏检率高等问题,提出一种基于改进YOLOv5的小目标交通标志检测算法...交通标志检测是自动驾驶系统、辅助驾驶系统(DAS)的重要组成部分,对行车安全具有重要意义。针对小目标交通标志检测时受光照、恶劣天气等因素影响而导致的检测精度低、漏检率高等问题,提出一种基于改进YOLOv5的小目标交通标志检测算法。首先,引入空间到深度卷积(SPD-Conv)对特征图进行下采样,有效避免小目标信息丢失,提高小目标敏感度。其次,基于加权双向特征金字塔网络(BiFPN)改进颈部网络,添加跨层连接以融合多尺度特征。之后,增加小目标检测层,增强小目标检测能力。最后,采用SIoU(Shape-aware Intersection over Union)损失函数,关注真实框与预测框的角度信息。实验结果表明,改进后的算法在中国交通标志检测数据集(CCTSDB2021)上的平均精度均值(mAP)达到83.5%,相较于原YOLOv5提升了7.2个百分点,检测速度满足实时性要求。展开更多
针对电动自行车头盔佩戴检测存在小目标漏检、准确率低的问题,提出一种基于YOL Ov5s(You Only Look Once version 5 small)的改进电动车头盔检测算法。在主干网络中引入CBAM(Convolutional Block Attention Module)卷积注意力机制,以提...针对电动自行车头盔佩戴检测存在小目标漏检、准确率低的问题,提出一种基于YOL Ov5s(You Only Look Once version 5 small)的改进电动车头盔检测算法。在主干网络中引入CBAM(Convolutional Block Attention Module)卷积注意力机制,以提升对聚集目标的关注,解决因遮挡导致的检测效果差的问题;将颈部网络中的FPN(Feature Pyramid Network)+PAN(Path Aggregation Network)结构改为结合了跨尺度特征融合方法思想的特征融合结构,增强模型不同方向上的多尺度融合能力,使目标多尺度特征有效融合,提升对小目标的识别能力;使用SIoU(Structured Intersectionover Union)定位损失函数代替CIoU(Complete Intersection over Union)损失函数,以提高边框回归精度。实验结果表明,改进后的YOLOv5s模型准确率P和召回率R分别为94.7%和91.2%,平均精度值mAP为95.6%,相较于原始YOLOv5s模型分别提升6%、7%和6.5%。该方法使电动自行车头盔佩戴检测准确率得到了明显提升。展开更多
文摘交通标志检测是自动驾驶系统、辅助驾驶系统(DAS)的重要组成部分,对行车安全具有重要意义。针对小目标交通标志检测时受光照、恶劣天气等因素影响而导致的检测精度低、漏检率高等问题,提出一种基于改进YOLOv5的小目标交通标志检测算法。首先,引入空间到深度卷积(SPD-Conv)对特征图进行下采样,有效避免小目标信息丢失,提高小目标敏感度。其次,基于加权双向特征金字塔网络(BiFPN)改进颈部网络,添加跨层连接以融合多尺度特征。之后,增加小目标检测层,增强小目标检测能力。最后,采用SIoU(Shape-aware Intersection over Union)损失函数,关注真实框与预测框的角度信息。实验结果表明,改进后的算法在中国交通标志检测数据集(CCTSDB2021)上的平均精度均值(mAP)达到83.5%,相较于原YOLOv5提升了7.2个百分点,检测速度满足实时性要求。
文摘针对电动自行车头盔佩戴检测存在小目标漏检、准确率低的问题,提出一种基于YOL Ov5s(You Only Look Once version 5 small)的改进电动车头盔检测算法。在主干网络中引入CBAM(Convolutional Block Attention Module)卷积注意力机制,以提升对聚集目标的关注,解决因遮挡导致的检测效果差的问题;将颈部网络中的FPN(Feature Pyramid Network)+PAN(Path Aggregation Network)结构改为结合了跨尺度特征融合方法思想的特征融合结构,增强模型不同方向上的多尺度融合能力,使目标多尺度特征有效融合,提升对小目标的识别能力;使用SIoU(Structured Intersectionover Union)定位损失函数代替CIoU(Complete Intersection over Union)损失函数,以提高边框回归精度。实验结果表明,改进后的YOLOv5s模型准确率P和召回率R分别为94.7%和91.2%,平均精度值mAP为95.6%,相较于原始YOLOv5s模型分别提升6%、7%和6.5%。该方法使电动自行车头盔佩戴检测准确率得到了明显提升。
基金安徽省高等学校科学研究项目(2022AH050834)安徽理工大学引进人才科研启动基金项目(2022yjrc61)+1 种基金安徽理工大学矿山智能技术与装备省部共建协同创新中心开放基金项目(CICJMITE202206)Open Fund of State Key Laboratory of Mining Response and Disaster Prevention and Control in Deep Coal Mines(SKLMRDPC22KF24)。
