基于改进YOLOX-tiny算法的交警手势识别

为了在城市中实现无人驾驶,需要能够高效检测交警的现场指挥手势。针对现有手势识别算法识别精度低、检测速度慢、难以应对复杂道路环境等问题,提出一种改进的YOLOX-tiny交警手势识别算法。首先,使用改进后的GhostNet网络替换原主干网络,并且插入坐标注意力机制,全面提取输入图像特征,提高了网络的检测精度,同时提升了对中小型目标的检测效果;其次,改进解耦头部分,设计了SCDE Head结构,在减少计算量的同时过滤冗余信息,使得解耦头更有效率,并且解耦头融合了多尺度的特征,提升了目标检测准确率;最后,将SIoU应用到定位损失中,加快网络收敛的速度,提升回归精度。在自制的交警指挥手势数据集上进行测试,实验结果表明,与YOLOX-tiny模型对比,改进后算法参数量减少了27.97%,模型计算量减少了33.31%,且平均检测精度提高了2.31%,检测速度提升了45%,更适合汽车无人驾驶以及硬件部署方面的实际需求。