基于改进YOLOv5的电动车头盔佩戴检测算法

在电动车交通事故中,颅脑损伤致死是电动车骑行人员死亡的主要原因,而大多数电动车骑行人员很少佩戴头盔,因此通过将目标检测算法与道路摄像头结合来监管电动车骑行者头盔佩戴情况具有很强的现实意义。针对目前电动车头盔佩戴检测存在着目标相互遮挡漏检率较高、较小目标漏检率较高的问题,文中提出了一种改进的YOLOv5目标检测算法,用于实现对电动车头盔佩戴情况的检测。该方法首先在YOLOv5网络中添加通道注意力机制ECA-Net,使得模型能够更快地检测到目标特征,从而提高模型的检测性能;其次,使用Bi-FPN加权双向特征金字塔模块,实现对不同层级特征重要性的平衡,有利于改进小目标漏检问题;最后,使用Alpha-CIoU Loss的损失函数,提高模型定位的准确性。实验结果表明,该方法在3种场景下对电动车骑行人员头盔佩戴情况的检测精度均高于其他模型,平均精度达到95.8%,相比原网络检测精度有所提升,实现了电动车头盔佩戴情况的高精度检测。

线性代数线上教学调查与反思

文章主要介绍这次新冠肺炎疫情期间,华南农业大学线性代数课程线上教学活动的开展情况。它包括该课程的线上教学设计、线上教学的问卷调查,最后收集了学生们的反馈意见,再结合任课教师的想法进行了总结和反思。