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基于YOLOv5s-AntiUAV的反无人机目标检测算法研究
1
作者
谭亮
赵良军
+1 位作者
郑莉萍
肖波
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2024年第5期40-45,107,共7页
随着无人机的应用领域不断拓展,无人机的“黑飞”给公共安全造成严重损害。为解决侵入式无人机小目标在复杂飞行环境下的错检和漏检问题,提出基于YOLOv5s-AntiUAV的反无人机目标检测算法。首先,引入结合深度超参数卷积的Slim-Neck范式,...
随着无人机的应用领域不断拓展,无人机的“黑飞”给公共安全造成严重损害。为解决侵入式无人机小目标在复杂飞行环境下的错检和漏检问题,提出基于YOLOv5s-AntiUAV的反无人机目标检测算法。首先,引入结合深度超参数卷积的Slim-Neck范式,增强算法特征提取能力并保持计算效率。其次,在骨干和颈部网络引入SPD-Conv模块,提高在低分辨率图像中小目标的检测性能。最后,用Alpha-CIoU替换YOLOv5s算法中的CIoU,增强算法泛用性。YOLOv5s-AntiUAV算法与YOLOv5s、SSD和Faster R-CNN算法在数据集Anti-UAV上的对比实验结果表明,改进算法的mAP@0.5值分别增长了1.1、12.1和4.9个百分点,凸显其实用性。由在VisDrone2019数据集上进行的迁移实验显示,相较于YOLOv5s算法,改进算法mAP@0.5值提升了4.5个百分点,表明其相较于原算法具有更强的鲁棒性。
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关键词
反无人机算法
小目标检测
YOLOv5s
复杂背景
alpha-ciou
下载PDF
职称材料
基于改进YOLOv5的电动车头盔佩戴检测算法
被引量:
2
2
作者
谢溥轩
崔金荣
赵敏
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023年第S01期410-415,共6页
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...
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。
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关键词
深度学习
头盔佩戴检测
YOLOv5
Bi-FPN
ECA-Net
alpha-ciou
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职称材料
题名
基于YOLOv5s-AntiUAV的反无人机目标检测算法研究
1
作者
谭亮
赵良军
郑莉萍
肖波
机构
四川轻化工大学计算机科学与工程学院
出处
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2024年第5期40-45,107,共7页
基金
四川省科技计划项目(2023YFS0371)
四川省智慧旅游研究基地项目(ZHZJ22-03)。
文摘
随着无人机的应用领域不断拓展,无人机的“黑飞”给公共安全造成严重损害。为解决侵入式无人机小目标在复杂飞行环境下的错检和漏检问题,提出基于YOLOv5s-AntiUAV的反无人机目标检测算法。首先,引入结合深度超参数卷积的Slim-Neck范式,增强算法特征提取能力并保持计算效率。其次,在骨干和颈部网络引入SPD-Conv模块,提高在低分辨率图像中小目标的检测性能。最后,用Alpha-CIoU替换YOLOv5s算法中的CIoU,增强算法泛用性。YOLOv5s-AntiUAV算法与YOLOv5s、SSD和Faster R-CNN算法在数据集Anti-UAV上的对比实验结果表明,改进算法的mAP@0.5值分别增长了1.1、12.1和4.9个百分点,凸显其实用性。由在VisDrone2019数据集上进行的迁移实验显示,相较于YOLOv5s算法,改进算法mAP@0.5值提升了4.5个百分点,表明其相较于原算法具有更强的鲁棒性。
关键词
反无人机算法
小目标检测
YOLOv5s
复杂背景
alpha-ciou
Keywords
anti-UAV algorithm
small target detection
YOLOv5s
complex background
alpha-ciou
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于改进YOLOv5的电动车头盔佩戴检测算法
被引量:
2
2
作者
谢溥轩
崔金荣
赵敏
机构
华南农业大学数学与信息学院
广州市智慧农业重点实验室
深圳市人工智能与机器人研究院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023年第S01期410-415,共6页
基金
国家重点研发计划(2019YFB1310402)
国家自然科学基金面上项目(1,62172285)。
文摘
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。
关键词
深度学习
头盔佩戴检测
YOLOv5
Bi-FPN
ECA-Net
alpha-ciou
Keywords
Deep learning
Helmet wearing detection
YOLOv5
Bi-FPN
ECA-Net
alpha-ciou
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于YOLOv5s-AntiUAV的反无人机目标检测算法研究
谭亮
赵良军
郑莉萍
肖波
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于改进YOLOv5的电动车头盔佩戴检测算法
谢溥轩
崔金荣
赵敏
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023
2
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职称材料
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