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基于改进YOLOv5s的小目标检测算法
1
作者
贵向泉
秦庆松
孔令旺
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第4期1134-1140,共7页
针对当前主流目标检测算法对图像中远距离小目标产生的漏检、误检等问题,提出一种改进YOLOv5s的小目标检测算法。在模型训练过程中,通过引入Focal-EIOU定位损失函数,加强边界框的定位精度;在骨干网络中,通过添加小目标检测层,提高小目...
针对当前主流目标检测算法对图像中远距离小目标产生的漏检、误检等问题,提出一种改进YOLOv5s的小目标检测算法。在模型训练过程中,通过引入Focal-EIOU定位损失函数,加强边界框的定位精度;在骨干网络中,通过添加小目标检测层,提高小目标的检测精度;在Neck结构中,通过优化上采样算子和添加注意力机制,加强小目标的特征信息。实验结果表明,改进后的算法在VisDrone数据集上与YOLOv5s算法相比,mAP@small提高了3.2%,且检测速度满足实时性的要求,能够很好地应用于小目标检测任务中。
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关键词
yolov5
s算法
小目标检测
损失函数
上采样算子
骨干网络
注意力机制
特征信息
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职称材料
基于YOLOv5的茶叶嫩芽图像识别算法研究
2
作者
马志艳
李辉
《湖北工业大学学报》
2024年第1期36-40,共5页
现有的机器采茶都需要人工辅助进行采茶,且存在老叶、嫩芽一刀切的情况,会损害一部分茶叶,只适用于低端茶叶的采摘。因此,需要研究出一种精准高效的茶叶嫩芽识别方法。针对茶叶嫩芽图像背景复杂的问题,在YOLOv5算法的基础上,对算法进行...
现有的机器采茶都需要人工辅助进行采茶,且存在老叶、嫩芽一刀切的情况,会损害一部分茶叶,只适用于低端茶叶的采摘。因此,需要研究出一种精准高效的茶叶嫩芽识别方法。针对茶叶嫩芽图像背景复杂的问题,在YOLOv5算法的基础上,对算法进行多角度的改进,实验结果表明,改进算法的模型的mAP提升了4.1%,Recall提升了4.0%,且改进方法减少了漏检情况的发生。
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关键词
茶叶采摘
yolov5
算法
机器学习
嫩芽识别
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职称材料
基于改进YOLOv5s的道路裂缝检测算法
3
作者
任安虎
姜子渊
马晨浩
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024年第4期88-94,共7页
为了解决道路巡检系统光学传感器采集的裂缝图像中颜色特征不明显且尺寸不规则造成检测精度不高、泛化能力不足的问题,提出改进YOLOv5s的裂缝检测算法。将结合深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution, DSC)的全局注意力(Global...
为了解决道路巡检系统光学传感器采集的裂缝图像中颜色特征不明显且尺寸不规则造成检测精度不高、泛化能力不足的问题,提出改进YOLOv5s的裂缝检测算法。将结合深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution, DSC)的全局注意力(Global Attention Mechanism, GAM)引入主干特征提取网络,在降低注意力复杂度的同时获得丰富的跨维度特征,增强了裂缝的识别能力;采用空间金字塔软池化网络(Spatial Pyramid Softpool, SPSF),通过Softpool池化保留多维语义以减少信息弥散,提高了边界框回归的准确性;在颈部特征增强网络,运用空洞深度可分离卷积(Atrous DSC)进行下采样,通过扩大感受野加强深层和浅层信息的聚合能力,提高裂缝识别的泛化性。经过在自制道路裂缝数据集上的实验,相较于YOLOv5s,改进算法的mAP提高2.2%,有效提升了道路裂缝检测的准确性和对不同背景下裂缝识别的泛化能力。
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关键词
道路裂缝检测
yolov5
s算法
全局注意力机制
深度可分离卷积
Softpool池化
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职称材料
改进YOLOv5s对病理学图像中猪只小肠绒毛的检测
4
作者
王美华
王安邦
+4 位作者
肖德琴
熊云霞
王丽
李朋涛
吴耀丰
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期207-215,共9页
为解决传统小肠绒毛需要专业人员手动检测耗时耗力且存在主观性和不稳定性等问题,同时提高在复杂病理学图像中小肠绒毛检测的准确率和效率,该研究提出基于改进YOLOv5s检测复杂病理学图像下猪只小肠绒毛的方法。首先,采用串联形式的混合...
为解决传统小肠绒毛需要专业人员手动检测耗时耗力且存在主观性和不稳定性等问题,同时提高在复杂病理学图像中小肠绒毛检测的准确率和效率,该研究提出基于改进YOLOv5s检测复杂病理学图像下猪只小肠绒毛的方法。首先,采用串联形式的混合池化对空间金字塔进行优化,增强特征提取与特征表达,提升检测精度;然后引入一种基于注意力机制的网络模块(simpleattentionmechanism,SimAM)与Bottleneck中的残差连接相结合,使用SimAM对Bottleneck中的特征图进行加权,得到加权后的特征表示,利用注意力机制加强模型对目标的感知。试验结果表明,该研究算法的平均精度(average precision)和每秒传输帧数(frame per second,FPS)达到92.43%和40帧/s。改进后的YOLOv5s在召回率和平均精度上相较改进前提高2.49和4.62个百分点,在不增加模型参数量的情况下,每帧图片的推理时间缩短1.04 ms。与经典的目标检测算法SSD、Faster R-CNN、YOLOv6s、YOLOX相比,平均精度分别提高15.16、10.56、2.03和4.07个百分点。结果表明,该方法能够实现病理学图像中猪只小肠绒毛自动化检测,保证复杂图像检测速度的同时,提高了小肠绒毛的检测精度。
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关键词
目标检测
猪
算法
yolov5
s
猪只小肠绒毛
病理学图像
无参注意力机制
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职称材料
基于改进YOLOv5的条烟识别研究
5
作者
刘云飞
杨旭东
孙栋
《包装工程》
CAS
北大核心
2024年第5期144-150,共7页
目的针对当下烟草物流中心条烟分拣机及人工分拣时会产生错烟等问题。从兼顾实时性、识别精度出发,基于YOLOv5s算法提出一种收敛速度更快、准确率更高的条烟识别模型。方法首先在YOLOv5s网络架构中融入CA注意力模块来更好地提取特征,提...
目的针对当下烟草物流中心条烟分拣机及人工分拣时会产生错烟等问题。从兼顾实时性、识别精度出发,基于YOLOv5s算法提出一种收敛速度更快、准确率更高的条烟识别模型。方法首先在YOLOv5s网络架构中融入CA注意力模块来更好地提取特征,提高模型获取目标位置的准确度;其次将原网络中的最近邻插值上采样算子改为轻量级通用上采样算子CARAFE,获得更大的感受野;然后在骨干网络中嵌入Ghost模块,对网络进行轻量化处理;最后在烟草物流中心搭建条烟图像采集系统,建立条烟图像数据集。结果相较于YOLOv5s,本文提出的优化算法计算量减少了45.8%,mAP@0.5值达到了99.3%,在条烟纠错系统上识别率约为99.9%。结论本文提出的优化算法能够高精度满足高速条烟分拣识别需求。
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关键词
yolov5
算法
条烟识别
Ghost模块
CA注意力机制
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职称材料
基于改进YOLOv5s的CNN-Swin Transformer森林野生动物图像目标检测算法
6
作者
杨文翰
刘天宇
+2 位作者
周俊池
胡文武
蒋蘋
《林业科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期121-130,共10页
【目的】为提高野生动物在复杂森林环境中的检测精度,促进森林野生动物保护技术发展,提出一种基于YOLOv5s网络模型、针对陷阱相机所摄取森林野生动物图像的改进检测算法。【方法】以包含湖南壶瓶山国家级自然保护区几种典型森林野生动...
【目的】为提高野生动物在复杂森林环境中的检测精度,促进森林野生动物保护技术发展,提出一种基于YOLOv5s网络模型、针对陷阱相机所摄取森林野生动物图像的改进检测算法。【方法】以包含湖南壶瓶山国家级自然保护区几种典型森林野生动物在内的数据集为研究对象,首先,对真实标注框图像进行裁剪、归一化和缩放处理,随机将2~4张裁剪图像拼贴组成新的数据集元素,以丰富和增强数据集图像信息;其次,使用一种基于通道注意力思想的加权通道拼接方法,在通道拼接时引入权重改变通道数量,通过反向传播训练方法不断更新权重以增加重要特征信息的通道层数;接着,引入Swin Transformer模块与CNN网络相结合,为卷积神经网络特征提取加入自注意力机制,融合2种网络特征提取层的优势,提高特征提取的感受野;最后,选择更优的α-DIoU损失函数替代GIoU损失函数,针对边界框重叠面积和中心点距离造成的损失,引入新的几何因素惩罚项。【结果】在相同试验条件和数据集下,相比原YOLOv5s网络模型,改进算法极大提高检测的平均准确率和平均回归率,均值平均精度由74.1%提升至88.4%,获得14.3%的精度提升,同时也超过YOLOv3、YOLOXs、RetinaNet、Faster R-CNN等其他流行目标检测算法。【结论】针对陷阱相机所摄取森林野生动物图像背景与目标对比度低、遮挡重叠严重,致使检测误检率、漏检率高等问题,在检测算法中提出一系列改进措施,为我国森林野生动物的保护和数据获取提供一种新的可行性方案和思路。
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关键词
森林野生动物
检测算法
yolov5
s
Swin
Transformer
网络融合
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职称材料
基于改进YOLOv5算法的实木板材表面缺陷检测
7
作者
沈胤熙
刘英
杨雨图
《林业机械与木工设备》
2024年第3期24-29,共6页
实木板材在世界范围内被广泛地应用于建筑、家居、艺术等领域,由于板材表面存在着影响其性能的不同种类的缺陷,而人工去除实木板材缺陷生产效率较低,质量无法保证。为了解决实木板材表面缺陷检测中存在的效率低下及过分依靠工人主观判...
实木板材在世界范围内被广泛地应用于建筑、家居、艺术等领域,由于板材表面存在着影响其性能的不同种类的缺陷,而人工去除实木板材缺陷生产效率较低,质量无法保证。为了解决实木板材表面缺陷检测中存在的效率低下及过分依靠工人主观判断的问题,将机器视觉和深度学习方法相结合,利用机器代替人对实木板材进行缺陷检测。具体使用彩色CCD相机采集了赤松和樟子松两种实木板材,裁剪成共计1500张大小为2048×2048像素的木材图片,图片中包含着活节、死节、髓心及裂缝缺陷。在YOLOv5结构基础上,受到了Vision Transformer的启发,在主干网络中使用了全局注意力模块来改进算法,并且针对实木板材的横向锯切方式修改了损失函数,以求在实木板材缺陷检测锯切这一任务中获得更好的效果。充分训练后在测试集上整体mAP达到0.974,召回率达到0.946,较未改进的YOLOv5分别提高了5.98%和9.36%,表现出一定优越性。
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关键词
实木板材
缺陷检测
yolov5
算法
Vision
Transformer
木材加工
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职称材料
基于改进YOLOv5算法的水淹电厂检测算法研究
8
作者
张显
吴青盟
+3 位作者
王龙
王成军
崔东辉
张萌
《电子器件》
CAS
2024年第1期221-226,共6页
为能实现对电厂水淹或设备漏水等现象快速、准确的检测与识别,通过利用区域上下文信息补充特征信息,采用改进的多尺度检测部分融合浅层的位置信息,提出了一种基于改进YOLOv5的水淹电厂图像检测算法;此外,针对水淹电厂现象构建一个电厂...
为能实现对电厂水淹或设备漏水等现象快速、准确的检测与识别,通过利用区域上下文信息补充特征信息,采用改进的多尺度检测部分融合浅层的位置信息,提出了一种基于改进YOLOv5的水淹电厂图像检测算法;此外,针对水淹电厂现象构建一个电厂设备的水渍渗漏数据集并使用了数据增强策略;经实验测试表明,算法在检测效果上提升明显,相比于基于原始YOLOv5算法的水淹电厂模型的平均精度均值mAP提升了5.24%,满足了工程实际需求,具有较高的实用性。
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关键词
水淹电厂
目标检测
深度学习
yolov5
算法
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职称材料
改进YOLOv5s的无人机视角下小目标检测算法
被引量:
1
9
作者
刘涛
高一萌
+1 位作者
柴蕊
李政通
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第1期110-121,共12页
无人机视角的小目标图像具有目标分布密集、类别不均衡以及特征不明显的特点,导致目标检测任务中出现漏检、误检的问题。针对这些问题,提出一种改进YOLOv5s小目标检测方法,以达到提高目标检测准确率与精确度的目的。重新聚类锚框,更精...
无人机视角的小目标图像具有目标分布密集、类别不均衡以及特征不明显的特点,导致目标检测任务中出现漏检、误检的问题。针对这些问题,提出一种改进YOLOv5s小目标检测方法,以达到提高目标检测准确率与精确度的目的。重新聚类锚框,更精确地锁定检测区域。更改骨干网络结构,在空间金字塔池化层增加卷积,保证充分获取检测目标特征。同时,将网络结构中的C3模块替换成融合通道注意力机制的轻量级SEC2f模块,以提升网络对于小目标检测的局部特征捕获能力。融合解耦检测头,结合自适应锚框计算,有效提取目标区域的特征。在相同参数、相同环境条件下,在DOTA数据集上和VisDrone数据集上检测精度分别提升6.1%、5.2%,表明改进方法在小目标检测任务上的有效性;在公开数据集voc2007+2012上做通用性对比实验,结果表明改进算法具有通用性。
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关键词
yolov5
s
聚类算法
SEC2f模块
空间金字塔池化
解耦检测头
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职称材料
基于YOLOv5全局注意力和上下文增强的遥感图像目标检测方法
10
作者
杨新秀
徐黎明
冯正勇
《西华师范大学学报(自然科学版)》
2024年第3期321-326,共6页
针对遥感图像目标密集排列,提出一种基于YOLOv5的全局注意力和上下文增强的遥感图像目标检测算法。首先,在主干网络CSPDarknet53的尾部将C3模块替换为Transformer Encoder模块,利用全局注意力捕获目标和周围环境信息;再引入上下文增强模...
针对遥感图像目标密集排列,提出一种基于YOLOv5的全局注意力和上下文增强的遥感图像目标检测算法。首先,在主干网络CSPDarknet53的尾部将C3模块替换为Transformer Encoder模块,利用全局注意力捕获目标和周围环境信息;再引入上下文增强模块,利用不同的分支结构获得侧重于大、中、小目标的特征信息;后处理中将NMS替换为DIoU_NMS,有效去除密集排列目标的冗余框,改善检测效果。在RSOD数据集对网络进行测试,与原网络相比,精度提升了13.9%,在飞机数据集进行了消融试验,验证了模块的有效性。
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关键词
遥感目标检测
yolov5
算法
上下文增强
Transformer模块
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职称材料
基于改进YOLOv5的遥感图像检测
11
作者
王志林
于瓅
《重庆科技学院学报(自然科学版)》
CAS
2024年第2期62-67,共6页
针对现有遥感图像目标检测中背景复杂和尺度变化大等问题,基于YOLOv5模型提出了一种改进的遥感图像目标检测算法。首先,利用Mosaic数据增强方法重构数据集,以改善模型的训练效果和鲁棒性;其次,在YOLOv5s的Backbone中添加SE注意力机制,...
针对现有遥感图像目标检测中背景复杂和尺度变化大等问题,基于YOLOv5模型提出了一种改进的遥感图像目标检测算法。首先,利用Mosaic数据增强方法重构数据集,以改善模型的训练效果和鲁棒性;其次,在YOLOv5s的Backbone中添加SE注意力机制,使改进后模型能够更精准地捕捉目标特征信息;最后,采用BiFPN替代原模型中的FPN+PAN结构,使模型能够进行不同尺度的特征融合,以减少检测过程中浅层信息的丢失。实验结果表明,相较于原模型,改进后模型的平均精度均值、准确率和召回率都有所提升;相较于原模型,改进后模型具有更强的特征提取能力及更快的检测效率。
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关键词
遥感图像检测
yolov5
算法
注意力机制
加权双向特征金字塔
目标检测
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职称材料
改进YOLOv5的路面坑洞检测算法
12
作者
王耀宗
杨洁
《福建电脑》
2024年第1期16-20,共5页
路面坑洞的检测和识别对于自动驾驶和公路养护至关重要。为了解决在不同光照条件下以及坑洞积水所导致的路面坑洞识别难题,并将其应用于一些资源受限的现场环境中,本文提出了一种改进YOLOv5的路面坑洞检测算法。该算法利用PConv改进了C...
路面坑洞的检测和识别对于自动驾驶和公路养护至关重要。为了解决在不同光照条件下以及坑洞积水所导致的路面坑洞识别难题,并将其应用于一些资源受限的现场环境中,本文提出了一种改进YOLOv5的路面坑洞检测算法。该算法利用PConv改进了C3模块来实现更快的检测速度,并通过采用动态检测头的不同感知模块来适应路面坑洞的不同特征。同时,将模型的损失函数CIoU改进为SIoU,提高模型的精度和收敛能力。实验的结果表明,改进后的YOLOv5算法在路面坑洞检测中平均精度值提高了5.19%,模型体积也减小了13%。
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关键词
路面坑洞检测
yolov5
算法
C3模块
动态检测头
损失函数
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职称材料
基于YOLOv5算法的无人机伤员搜救系统设计
13
作者
廖骏明
徐逸晖
+3 位作者
郑潞
郑善豪
卓伟豪
廖绍成
《科技创新与应用》
2024年第1期156-159,共4页
无人机伤员搜救系统是一种利用无人机在灾难现场搜索,并基于高清相机图像定位伤员的技术,该方法可以高效搜索受伤或者昏迷的伤员,提高搜救效率、减少救援人员的风险。该文介绍一种基于YOLOv5目标检测算法的无人机伤员搜救系统,该系统使...
无人机伤员搜救系统是一种利用无人机在灾难现场搜索,并基于高清相机图像定位伤员的技术,该方法可以高效搜索受伤或者昏迷的伤员,提高搜救效率、减少救援人员的风险。该文介绍一种基于YOLOv5目标检测算法的无人机伤员搜救系统,该系统使用卷积神经网络模型,能够实现对伤员的目标检测,并使用PyQt5框架设计图形用户界面,将关键图像和文本信息显示在屏幕上,便于搜救人员开展工作。介绍四旋翼无人机的硬件组成、YOLO算法的原理、神经网络模型训练和GUI软件开发的过程,并模拟伤员拍摄照片进行识别实验,验证该系统的有效性和可行性,为无人机伤员搜救技术的发展提供一种新的思路和方法。
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关键词
无人机
目标检测
PyQt5
yolov5
算法
伤员搜救
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职称材料
基于YOLOv5算法的热电厂人员安全行为识别方法探究
14
作者
赵文聪
《黑龙江科学》
2024年第8期98-101,共4页
传统的人员安全行为识别方法存在准确率较低问题。为解决此问题,提出了基于YOLOv5算法的热电厂人员安全行为识别方法,对人员安全行为进行分类和标注,构建了适用于热电厂场景的数据集,通过采用特征提取和匹配算法,结合YOLOv5算法,构建了...
传统的人员安全行为识别方法存在准确率较低问题。为解决此问题,提出了基于YOLOv5算法的热电厂人员安全行为识别方法,对人员安全行为进行分类和标注,构建了适用于热电厂场景的数据集,通过采用特征提取和匹配算法,结合YOLOv5算法,构建了一个多目标检测模型,能够可靠地检测和识别各类安全行为。通过实验验证,此方法在热电厂场景中能够有效识别出人员安全行为,为人员安全管理提供可靠的辅助手段。
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关键词
yolov5
算法
特征提取
匹配算法
目标检测模型
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职称材料
计及少样本的YOLOv5s轨枕掉块小目标缺陷检测方法研究
15
作者
张浩然
吴松荣
+3 位作者
周懿
邓鸿枥
张翰文
刘齐
《铁道标准设计》
北大核心
2024年第5期52-59,121,共9页
轨枕作为固定钢轨和扣件的重要轨道零部件之一,由于长期承受钢轨传来的各种作用力,其端部易出现掉块,造成轨道机械结构稳定性下降,故轨枕掉块缺陷检测对保证列车正常运行起到重要作用。针对轨枕掉块缺陷检测方法存在精度较低和缺陷样本...
轨枕作为固定钢轨和扣件的重要轨道零部件之一,由于长期承受钢轨传来的各种作用力,其端部易出现掉块,造成轨道机械结构稳定性下降,故轨枕掉块缺陷检测对保证列车正常运行起到重要作用。针对轨枕掉块缺陷检测方法存在精度较低和缺陷样本少的问题,提出一种计及少样本的YOLOv5s轨枕掉块小目标缺陷检测方法。首先,采用Copy-Pasting数据增强方法增加轨枕图像中掉块小目标数量,解决缺陷样本少的问题;其次,通过降低网络下采样倍数和删除大尺度检测层的方式改进YOLOv5s模型的多尺度检测层,提高轨枕掉块缺陷检测精度和速度;然后,将锚框之间的平均交并比作为距离量度改进K-means聚类算法,并使用遗传算法优化,重新匹配适合轨枕掉块缺陷检测的锚框;最后,使用跨尺度连接结构和双向特征加权融合模块改进YOLOv5s的特征融合结构,增强特征融合能力。实验结果表明,与原模型相比较,改进后的YOLOv5s模型平均精度达到94.1%,提高2.3%,检测速度达到93.3 fps,提高26.6 fps,能够准确且快速地识别轨枕掉块小目标缺陷。
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关键词
轨枕掉块
目标检测
yolov5
s
数据增强
K-MEANS算法
多尺度特征融合
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职称材料
基于YOLOv5改进的铁路工人安全帽检测算法研究
16
作者
周瑶
周石
《计算机测量与控制》
2024年第3期71-78,175,共9页
目前铁路上普遍采用人工监督方式来检测工人是否佩戴安全帽,但监督范围过大,在实践中不能及时跟踪和管理所有工作人员;因此针对该问题,采用深度学习目标检测的方法,通过改进YOLOv5s目标检测算法来实现铁路工人是否佩戴安全帽和穿戴背心...
目前铁路上普遍采用人工监督方式来检测工人是否佩戴安全帽,但监督范围过大,在实践中不能及时跟踪和管理所有工作人员;因此针对该问题,采用深度学习目标检测的方法,通过改进YOLOv5s目标检测算法来实现铁路工人是否佩戴安全帽和穿戴背心;具体来说,以YOLOv5s算法为基础,采用GhostNet模块替换原始网络中的卷积Conv,提高模型的实时检测速度;采用更高效简单的多尺度特征融合BiFPN,使特征融合方式更加简单高效,以提高检测速度和降低模型复杂度;把原始的CIOU损失函数替换为SIOU损失函数,以提高模型精度;研究结果表明,改进的YOLOv5s-GBS算法的准确率和识别效率可达到95.7%和每秒45帧,并且模型大小减少了一半,准确率提高了4.5%。
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关键词
安全帽
深度学习
BiFPN
SIOU损失函数
yolov5
s-GBS算法
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职称材料
基于YOLOv5-SPD改进的杂草识别算法
17
作者
羊智凡
李海波
《上海工程技术大学学报》
CAS
2024年第1期75-82,共8页
杂草的精确识别是实现机器代替人工除草的首要前提。初生的杂草目标小,识别难度大。YOLOv5-SPD在小目标识别上有着良好的表现,但在稳健性及准确性上还有待提高。在YOLOv5-SPD基础上加入通道注意力机制可以加强有效特征的权重值,使网络...
杂草的精确识别是实现机器代替人工除草的首要前提。初生的杂草目标小,识别难度大。YOLOv5-SPD在小目标识别上有着良好的表现,但在稳健性及准确性上还有待提高。在YOLOv5-SPD基础上加入通道注意力机制可以加强有效特征的权重值,使网络的学习更具有针对性。同时将广义交并比(GIoU)损失函数替换成完全交并比(CIoU)损失函数,可有效解决边框重合关系问题和目标框与预测框的高宽比以及中心点之间的关系,使杂草预测框更加接近真实框。杂草数据集上的试验结果表明,改进后的网络检测精度达到70.3%,准确率达到94.1%,比原来的YOLOv5-SPD分别提高4.7%和2.8%。
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关键词
注意力机制
边界损失函数
yolov5
-SPD算法
杂草识别
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职称材料
基于改进YOLOv5s的轻量级水下鱼群检测与识别
18
作者
张晨蕾
李梦晗
田存伟
《现代计算机》
2024年第5期16-23,共8页
为进一步提高水下鱼群检测与识别的检测精度和工作效率,提出了一种改进DCG-YOLOv5s的轻量化水下鱼群检测算法。首先为了增强网络模型的特征提取能力及识别准确性,在Backbone主干网络的卷积层中引入可变形卷积;其次采用轻量级上采样算子C...
为进一步提高水下鱼群检测与识别的检测精度和工作效率,提出了一种改进DCG-YOLOv5s的轻量化水下鱼群检测算法。首先为了增强网络模型的特征提取能力及识别准确性,在Backbone主干网络的卷积层中引入可变形卷积;其次采用轻量级上采样算子CARAFE,在增大感受野的同时进一步提高模型对于水下鱼群的识别效果;最后引入了GhostBottleneck替换原结构中的部分C3结构,在不影响精度的前提下实现了轻量化。实验结果表明,改进后模型的平均检测精度、计算量均有明显提高,达到了轻量化的效果。
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关键词
鱼群检测
yolov5
s神经网络
算法轻量化
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职称材料
基于改进YOLOv5网络模型的夜间车辆检测研究
19
作者
张奕博
张雅丽
《现代计算机》
2024年第2期18-25,共8页
为解决夜间场景下视频监控目标检测在实际应用时准确率不高这一问题,提出改进的YOLOv5算法。首先,建立了真实夜间场景目标的数据集,该数据集有2000张图像,分为了机动车、非机动车和车牌三个类别,以8∶2的比例均匀随机分为训练集和测试集...
为解决夜间场景下视频监控目标检测在实际应用时准确率不高这一问题,提出改进的YOLOv5算法。首先,建立了真实夜间场景目标的数据集,该数据集有2000张图像,分为了机动车、非机动车和车牌三个类别,以8∶2的比例均匀随机分为训练集和测试集,将夜间目标的图像放入改进的YOLOv5模型中训练,最终达到在夜间检测目标的目的;改进的YOLOv5利用了K-means++聚类算法生成自适应锚框,提高对夜间目标样本的聚类效率。其次,将改进的CBAM注意力机制与特征提取网络进行融合以获取夜间目标的重要特征。最后,将Bottleneck替换成GSBottleneck模块,利用GSConv轻量化的优势减少网络模型的计算量与参数量。结果表明,通过原YOLOv5网络模型算法训练后得到的mAP值为86.69%,改进后的YOLOv5网络模型算法训练后得到的mAP值为91.98%,三种被检测类别:机动车、非机动车和车牌的检测准确精度与原版算法相比分别提升了2.00、6.66、7.19个百分点,改进的YOLOv5网络模型可以为夜间场景下车辆特征的检测提供较好的技术支持。
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关键词
目标检测
yolov5
夜间目标
聚类算法
轻量化
注意力机制
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职称材料
基于改进YOLOv5的小目标检测方法研究
20
作者
常飞
王奔
+1 位作者
张小旭
王泽源
《智慧轨道交通》
2024年第2期7-13,共7页
针对实际工况中小目标检测困难的问题,本文提出了一种基于改进的YOLOv5算法的小目标检测方法。该方法通过对YOLOv5算法进行了改进,以提高其对小目标的检测能力。首先,通过工业相机获取原始图像,然后将其输入深度学习网络模型,以在保证...
针对实际工况中小目标检测困难的问题,本文提出了一种基于改进的YOLOv5算法的小目标检测方法。该方法通过对YOLOv5算法进行了改进,以提高其对小目标的检测能力。首先,通过工业相机获取原始图像,然后将其输入深度学习网络模型,以在保证速度和精度的前提下对YOLO算法进行改进。;其次,在UNET++语义分割模型理论基础上,对YOLO骨干网络的neck颈部网络添加网络分割头,完成端到端的多任务检测。试验结果表明,本文提出的小目标检测方法比传统的YOLOv5算法在小目标检测任务中有着更好的性能表现,具有较高的准确率和鲁棒性。
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关键词
yolov5
算法
UNet++
小目标
语义分割
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职称材料
题名
基于改进YOLOv5s的小目标检测算法
1
作者
贵向泉
秦庆松
孔令旺
机构
兰州理工大学计算机与通信学院
甘肃省气象信息与技术装备保障中心气象数据质量控制室
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第4期1134-1140,共7页
基金
甘肃省重点研发计划-工业类基金项目(22YF7GA159)
国家重点研发计划基金项目(2020YFB1713600)。
文摘
针对当前主流目标检测算法对图像中远距离小目标产生的漏检、误检等问题,提出一种改进YOLOv5s的小目标检测算法。在模型训练过程中,通过引入Focal-EIOU定位损失函数,加强边界框的定位精度;在骨干网络中,通过添加小目标检测层,提高小目标的检测精度;在Neck结构中,通过优化上采样算子和添加注意力机制,加强小目标的特征信息。实验结果表明,改进后的算法在VisDrone数据集上与YOLOv5s算法相比,mAP@small提高了3.2%,且检测速度满足实时性的要求,能够很好地应用于小目标检测任务中。
关键词
yolov5
s算法
小目标检测
损失函数
上采样算子
骨干网络
注意力机制
特征信息
Keywords
yolov5
s
algorithm
small object detection
loss function
upsampling operator
backbone network
attention mechanism
feature information
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于YOLOv5的茶叶嫩芽图像识别算法研究
2
作者
马志艳
李辉
机构
湖北工业大学农机工程研究设计院
出处
《湖北工业大学学报》
2024年第1期36-40,共5页
基金
国家重点研发计划基金资助项目(2018YFD0701002-03)。
文摘
现有的机器采茶都需要人工辅助进行采茶,且存在老叶、嫩芽一刀切的情况,会损害一部分茶叶,只适用于低端茶叶的采摘。因此,需要研究出一种精准高效的茶叶嫩芽识别方法。针对茶叶嫩芽图像背景复杂的问题,在YOLOv5算法的基础上,对算法进行多角度的改进,实验结果表明,改进算法的模型的mAP提升了4.1%,Recall提升了4.0%,且改进方法减少了漏检情况的发生。
关键词
茶叶采摘
yolov5
算法
机器学习
嫩芽识别
Keywords
tea picking
yolov5 algorithm
machine learning
tender bud identification
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于改进YOLOv5s的道路裂缝检测算法
3
作者
任安虎
姜子渊
马晨浩
机构
西安工业大学电子信息工程学院
出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024年第4期88-94,共7页
基金
陕西省重点研发计划项目(No.2023YBGY031)。
文摘
为了解决道路巡检系统光学传感器采集的裂缝图像中颜色特征不明显且尺寸不规则造成检测精度不高、泛化能力不足的问题,提出改进YOLOv5s的裂缝检测算法。将结合深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution, DSC)的全局注意力(Global Attention Mechanism, GAM)引入主干特征提取网络,在降低注意力复杂度的同时获得丰富的跨维度特征,增强了裂缝的识别能力;采用空间金字塔软池化网络(Spatial Pyramid Softpool, SPSF),通过Softpool池化保留多维语义以减少信息弥散,提高了边界框回归的准确性;在颈部特征增强网络,运用空洞深度可分离卷积(Atrous DSC)进行下采样,通过扩大感受野加强深层和浅层信息的聚合能力,提高裂缝识别的泛化性。经过在自制道路裂缝数据集上的实验,相较于YOLOv5s,改进算法的mAP提高2.2%,有效提升了道路裂缝检测的准确性和对不同背景下裂缝识别的泛化能力。
关键词
道路裂缝检测
yolov5
s算法
全局注意力机制
深度可分离卷积
Softpool池化
Keywords
road crack detection
yolov5
s
algorithm
global attention mechanism
depthwise separable convolu-tion
Softpool pooling
分类号
TN249 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
改进YOLOv5s对病理学图像中猪只小肠绒毛的检测
4
作者
王美华
王安邦
肖德琴
熊云霞
王丽
李朋涛
吴耀丰
机构
华南农业大学数学与信息学院
农业农村部华南动物营养与饲料重点实验室
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期207-215,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2021YFD2000802)
广东省级科技计划项目(2022B0202160010)
广东省基础与应用基础研究基金项目(2019B1515210009)联合资助。
文摘
为解决传统小肠绒毛需要专业人员手动检测耗时耗力且存在主观性和不稳定性等问题,同时提高在复杂病理学图像中小肠绒毛检测的准确率和效率,该研究提出基于改进YOLOv5s检测复杂病理学图像下猪只小肠绒毛的方法。首先,采用串联形式的混合池化对空间金字塔进行优化,增强特征提取与特征表达,提升检测精度;然后引入一种基于注意力机制的网络模块(simpleattentionmechanism,SimAM)与Bottleneck中的残差连接相结合,使用SimAM对Bottleneck中的特征图进行加权,得到加权后的特征表示,利用注意力机制加强模型对目标的感知。试验结果表明,该研究算法的平均精度(average precision)和每秒传输帧数(frame per second,FPS)达到92.43%和40帧/s。改进后的YOLOv5s在召回率和平均精度上相较改进前提高2.49和4.62个百分点,在不增加模型参数量的情况下,每帧图片的推理时间缩短1.04 ms。与经典的目标检测算法SSD、Faster R-CNN、YOLOv6s、YOLOX相比,平均精度分别提高15.16、10.56、2.03和4.07个百分点。结果表明,该方法能够实现病理学图像中猪只小肠绒毛自动化检测,保证复杂图像检测速度的同时,提高了小肠绒毛的检测精度。
关键词
目标检测
猪
算法
yolov5
s
猪只小肠绒毛
病理学图像
无参注意力机制
Keywords
object detection
pig
algorithm
yolov5
s
pig small intestinal villus
pathological images
parameter-free attention mechanism
分类号
TP29 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
S24 [农业科学—农业电气化与自动化]
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职称材料
题名
基于改进YOLOv5的条烟识别研究
5
作者
刘云飞
杨旭东
孙栋
机构
贵州大学机械工程学院
贵州理工学院
出处
《包装工程》
CAS
北大核心
2024年第5期144-150,共7页
基金
贵州省普通高等学校青年科技人才成长项目(黔教合KY字[2021]268)
贵州省烟草公司贵阳市公司科技项目(黔烟筑科[2022]1)
贵阳市科技计划项目(筑科合同[2022]5-56)。
文摘
目的针对当下烟草物流中心条烟分拣机及人工分拣时会产生错烟等问题。从兼顾实时性、识别精度出发,基于YOLOv5s算法提出一种收敛速度更快、准确率更高的条烟识别模型。方法首先在YOLOv5s网络架构中融入CA注意力模块来更好地提取特征,提高模型获取目标位置的准确度;其次将原网络中的最近邻插值上采样算子改为轻量级通用上采样算子CARAFE,获得更大的感受野;然后在骨干网络中嵌入Ghost模块,对网络进行轻量化处理;最后在烟草物流中心搭建条烟图像采集系统,建立条烟图像数据集。结果相较于YOLOv5s,本文提出的优化算法计算量减少了45.8%,mAP@0.5值达到了99.3%,在条烟纠错系统上识别率约为99.9%。结论本文提出的优化算法能够高精度满足高速条烟分拣识别需求。
关键词
yolov5
算法
条烟识别
Ghost模块
CA注意力机制
Keywords
yolov5 algorithm
strip tobacco identification
Ghost module
CA attention mechanism
分类号
TB487 [一般工业技术—包装工程]
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职称材料
题名
基于改进YOLOv5s的CNN-Swin Transformer森林野生动物图像目标检测算法
6
作者
杨文翰
刘天宇
周俊池
胡文武
蒋蘋
机构
湖南农业大学机电工程学院
出处
《林业科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期121-130,共10页
基金
中央国家重点野生动植物保护项目(湘财资环指[2021]47号)。
文摘
【目的】为提高野生动物在复杂森林环境中的检测精度,促进森林野生动物保护技术发展,提出一种基于YOLOv5s网络模型、针对陷阱相机所摄取森林野生动物图像的改进检测算法。【方法】以包含湖南壶瓶山国家级自然保护区几种典型森林野生动物在内的数据集为研究对象,首先,对真实标注框图像进行裁剪、归一化和缩放处理,随机将2~4张裁剪图像拼贴组成新的数据集元素,以丰富和增强数据集图像信息;其次,使用一种基于通道注意力思想的加权通道拼接方法,在通道拼接时引入权重改变通道数量,通过反向传播训练方法不断更新权重以增加重要特征信息的通道层数;接着,引入Swin Transformer模块与CNN网络相结合,为卷积神经网络特征提取加入自注意力机制,融合2种网络特征提取层的优势,提高特征提取的感受野;最后,选择更优的α-DIoU损失函数替代GIoU损失函数,针对边界框重叠面积和中心点距离造成的损失,引入新的几何因素惩罚项。【结果】在相同试验条件和数据集下,相比原YOLOv5s网络模型,改进算法极大提高检测的平均准确率和平均回归率,均值平均精度由74.1%提升至88.4%,获得14.3%的精度提升,同时也超过YOLOv3、YOLOXs、RetinaNet、Faster R-CNN等其他流行目标检测算法。【结论】针对陷阱相机所摄取森林野生动物图像背景与目标对比度低、遮挡重叠严重,致使检测误检率、漏检率高等问题,在检测算法中提出一系列改进措施,为我国森林野生动物的保护和数据获取提供一种新的可行性方案和思路。
关键词
森林野生动物
检测算法
yolov5
s
Swin
Transformer
网络融合
Keywords
forest wildlife
detection
algorithm
yolov5
s
Swin Transformer
network convergence
分类号
S718.65 [农业科学—林学]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于改进YOLOv5算法的实木板材表面缺陷检测
7
作者
沈胤熙
刘英
杨雨图
机构
南京林业大学机械电子工程学院
出处
《林业机械与木工设备》
2024年第3期24-29,共6页
文摘
实木板材在世界范围内被广泛地应用于建筑、家居、艺术等领域,由于板材表面存在着影响其性能的不同种类的缺陷,而人工去除实木板材缺陷生产效率较低,质量无法保证。为了解决实木板材表面缺陷检测中存在的效率低下及过分依靠工人主观判断的问题,将机器视觉和深度学习方法相结合,利用机器代替人对实木板材进行缺陷检测。具体使用彩色CCD相机采集了赤松和樟子松两种实木板材,裁剪成共计1500张大小为2048×2048像素的木材图片,图片中包含着活节、死节、髓心及裂缝缺陷。在YOLOv5结构基础上,受到了Vision Transformer的启发,在主干网络中使用了全局注意力模块来改进算法,并且针对实木板材的横向锯切方式修改了损失函数,以求在实木板材缺陷检测锯切这一任务中获得更好的效果。充分训练后在测试集上整体mAP达到0.974,召回率达到0.946,较未改进的YOLOv5分别提高了5.98%和9.36%,表现出一定优越性。
关键词
实木板材
缺陷检测
yolov5
算法
Vision
Transformer
木材加工
Keywords
solid wood board
defect detecting
yolov5 algorithm
Vision Transformer
wood process
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于改进YOLOv5算法的水淹电厂检测算法研究
8
作者
张显
吴青盟
王龙
王成军
崔东辉
张萌
机构
贵州黔源电力股份有限公司
南京南自信息技术有限公司
东南大学电子科学与工程学院
出处
《电子器件》
CAS
2024年第1期221-226,共6页
基金
2021年工信部人工智能产业创新任务揭榜挂帅项目。
文摘
为能实现对电厂水淹或设备漏水等现象快速、准确的检测与识别,通过利用区域上下文信息补充特征信息,采用改进的多尺度检测部分融合浅层的位置信息,提出了一种基于改进YOLOv5的水淹电厂图像检测算法;此外,针对水淹电厂现象构建一个电厂设备的水渍渗漏数据集并使用了数据增强策略;经实验测试表明,算法在检测效果上提升明显,相比于基于原始YOLOv5算法的水淹电厂模型的平均精度均值mAP提升了5.24%,满足了工程实际需求,具有较高的实用性。
关键词
水淹电厂
目标检测
深度学习
yolov5
算法
Keywords
flooded power plant
target detection
deep learning
yolov5 algorithm
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
改进YOLOv5s的无人机视角下小目标检测算法
被引量:
1
9
作者
刘涛
高一萌
柴蕊
李政通
机构
辽宁工程技术大学软件学院
辽宁工程技术大学基础教学部
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第1期110-121,共12页
基金
国家自然科学基金(52174183)。
文摘
无人机视角的小目标图像具有目标分布密集、类别不均衡以及特征不明显的特点,导致目标检测任务中出现漏检、误检的问题。针对这些问题,提出一种改进YOLOv5s小目标检测方法,以达到提高目标检测准确率与精确度的目的。重新聚类锚框,更精确地锁定检测区域。更改骨干网络结构,在空间金字塔池化层增加卷积,保证充分获取检测目标特征。同时,将网络结构中的C3模块替换成融合通道注意力机制的轻量级SEC2f模块,以提升网络对于小目标检测的局部特征捕获能力。融合解耦检测头,结合自适应锚框计算,有效提取目标区域的特征。在相同参数、相同环境条件下,在DOTA数据集上和VisDrone数据集上检测精度分别提升6.1%、5.2%,表明改进方法在小目标检测任务上的有效性;在公开数据集voc2007+2012上做通用性对比实验,结果表明改进算法具有通用性。
关键词
yolov5
s
聚类算法
SEC2f模块
空间金字塔池化
解耦检测头
Keywords
yolov5
s
clustering
algorithm
SEC2f module
spatial pyramid pool
decoupling detection head
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于YOLOv5全局注意力和上下文增强的遥感图像目标检测方法
10
作者
杨新秀
徐黎明
冯正勇
机构
西华师范大学物理与天文学院
西华师范大学计算机学院
西华师范大学电子信息工程学院
出处
《西华师范大学学报(自然科学版)》
2024年第3期321-326,共6页
基金
四川省自然科学基金项目(2022NSFSC0866)
西华师范大学博士科研启动项目(13E003)
+1 种基金
西华师范大学英才科研基金项目(17YC056)
西华师范大学创新创业训练计划项目(cxcy2021171)。
文摘
针对遥感图像目标密集排列,提出一种基于YOLOv5的全局注意力和上下文增强的遥感图像目标检测算法。首先,在主干网络CSPDarknet53的尾部将C3模块替换为Transformer Encoder模块,利用全局注意力捕获目标和周围环境信息;再引入上下文增强模块,利用不同的分支结构获得侧重于大、中、小目标的特征信息;后处理中将NMS替换为DIoU_NMS,有效去除密集排列目标的冗余框,改善检测效果。在RSOD数据集对网络进行测试,与原网络相比,精度提升了13.9%,在飞机数据集进行了消融试验,验证了模块的有效性。
关键词
遥感目标检测
yolov5
算法
上下文增强
Transformer模块
Keywords
detection of remote sensing targets
yolov5 algorithm
Context Enhancement
Transformer module
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于改进YOLOv5的遥感图像检测
11
作者
王志林
于瓅
机构
安徽理工大学计算机科学与工程学院
出处
《重庆科技学院学报(自然科学版)》
CAS
2024年第2期62-67,共6页
基金
安徽省重点研究与开发计划项目“基于多源数据融合的交通事件主动防控技术研究与示范应用”(202104D07020010)。
文摘
针对现有遥感图像目标检测中背景复杂和尺度变化大等问题,基于YOLOv5模型提出了一种改进的遥感图像目标检测算法。首先,利用Mosaic数据增强方法重构数据集,以改善模型的训练效果和鲁棒性;其次,在YOLOv5s的Backbone中添加SE注意力机制,使改进后模型能够更精准地捕捉目标特征信息;最后,采用BiFPN替代原模型中的FPN+PAN结构,使模型能够进行不同尺度的特征融合,以减少检测过程中浅层信息的丢失。实验结果表明,相较于原模型,改进后模型的平均精度均值、准确率和召回率都有所提升;相较于原模型,改进后模型具有更强的特征提取能力及更快的检测效率。
关键词
遥感图像检测
yolov5
算法
注意力机制
加权双向特征金字塔
目标检测
Keywords
remote sensing image detection
yolov5 algorithm
attention mechanism
weighted bidirectional fea-ture pyramid
object detection
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
改进YOLOv5的路面坑洞检测算法
12
作者
王耀宗
杨洁
机构
西南林业大学
出处
《福建电脑》
2024年第1期16-20,共5页
文摘
路面坑洞的检测和识别对于自动驾驶和公路养护至关重要。为了解决在不同光照条件下以及坑洞积水所导致的路面坑洞识别难题,并将其应用于一些资源受限的现场环境中,本文提出了一种改进YOLOv5的路面坑洞检测算法。该算法利用PConv改进了C3模块来实现更快的检测速度,并通过采用动态检测头的不同感知模块来适应路面坑洞的不同特征。同时,将模型的损失函数CIoU改进为SIoU,提高模型的精度和收敛能力。实验的结果表明,改进后的YOLOv5算法在路面坑洞检测中平均精度值提高了5.19%,模型体积也减小了13%。
关键词
路面坑洞检测
yolov5
算法
C3模块
动态检测头
损失函数
Keywords
Road Potholes
yolov5 algorithm
C3 Module
Dynamic Detection Head
Loss Function
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于YOLOv5算法的无人机伤员搜救系统设计
13
作者
廖骏明
徐逸晖
郑潞
郑善豪
卓伟豪
廖绍成
机构
中国矿业大学
出处
《科技创新与应用》
2024年第1期156-159,共4页
基金
中国矿业大学国家级大学生创新创业训练计划(202210290103Z)。
文摘
无人机伤员搜救系统是一种利用无人机在灾难现场搜索,并基于高清相机图像定位伤员的技术,该方法可以高效搜索受伤或者昏迷的伤员,提高搜救效率、减少救援人员的风险。该文介绍一种基于YOLOv5目标检测算法的无人机伤员搜救系统,该系统使用卷积神经网络模型,能够实现对伤员的目标检测,并使用PyQt5框架设计图形用户界面,将关键图像和文本信息显示在屏幕上,便于搜救人员开展工作。介绍四旋翼无人机的硬件组成、YOLO算法的原理、神经网络模型训练和GUI软件开发的过程,并模拟伤员拍摄照片进行识别实验,验证该系统的有效性和可行性,为无人机伤员搜救技术的发展提供一种新的思路和方法。
关键词
无人机
目标检测
PyQt5
yolov5
算法
伤员搜救
Keywords
UAV
target detection
PyQt5
yolov5 algorithm
casualty search and rescue
分类号
V279 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
基于YOLOv5算法的热电厂人员安全行为识别方法探究
14
作者
赵文聪
机构
大唐国际发电股份有限公司北京高井热电分公司
出处
《黑龙江科学》
2024年第8期98-101,共4页
文摘
传统的人员安全行为识别方法存在准确率较低问题。为解决此问题,提出了基于YOLOv5算法的热电厂人员安全行为识别方法,对人员安全行为进行分类和标注,构建了适用于热电厂场景的数据集,通过采用特征提取和匹配算法,结合YOLOv5算法,构建了一个多目标检测模型,能够可靠地检测和识别各类安全行为。通过实验验证,此方法在热电厂场景中能够有效识别出人员安全行为,为人员安全管理提供可靠的辅助手段。
关键词
yolov5
算法
特征提取
匹配算法
目标检测模型
Keywords
yolov5 algorithm
Feature extraction
Matching
algorithm
Target detection model
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
计及少样本的YOLOv5s轨枕掉块小目标缺陷检测方法研究
15
作者
张浩然
吴松荣
周懿
邓鸿枥
张翰文
刘齐
机构
磁浮技术与磁浮列车教育部重点实验室
西南交通大学电气工程学院
出处
《铁道标准设计》
北大核心
2024年第5期52-59,121,共9页
基金
四川省重大科技专项资助项目(20QYCX0095)。
文摘
轨枕作为固定钢轨和扣件的重要轨道零部件之一,由于长期承受钢轨传来的各种作用力,其端部易出现掉块,造成轨道机械结构稳定性下降,故轨枕掉块缺陷检测对保证列车正常运行起到重要作用。针对轨枕掉块缺陷检测方法存在精度较低和缺陷样本少的问题,提出一种计及少样本的YOLOv5s轨枕掉块小目标缺陷检测方法。首先,采用Copy-Pasting数据增强方法增加轨枕图像中掉块小目标数量,解决缺陷样本少的问题;其次,通过降低网络下采样倍数和删除大尺度检测层的方式改进YOLOv5s模型的多尺度检测层,提高轨枕掉块缺陷检测精度和速度;然后,将锚框之间的平均交并比作为距离量度改进K-means聚类算法,并使用遗传算法优化,重新匹配适合轨枕掉块缺陷检测的锚框;最后,使用跨尺度连接结构和双向特征加权融合模块改进YOLOv5s的特征融合结构,增强特征融合能力。实验结果表明,与原模型相比较,改进后的YOLOv5s模型平均精度达到94.1%,提高2.3%,检测速度达到93.3 fps,提高26.6 fps,能够准确且快速地识别轨枕掉块小目标缺陷。
关键词
轨枕掉块
目标检测
yolov5
s
数据增强
K-MEANS算法
多尺度特征融合
Keywords
sleeper falling block
target detection
yolov5
s
data augmentation
K-means
algorithm
multi-scale feature fusion
分类号
U213.3 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
基于YOLOv5改进的铁路工人安全帽检测算法研究
16
作者
周瑶
周石
机构
中国移动通信集团湖北有限公司武汉分公司
武汉纺织大学机械工程与自动化学院
武汉纺织大学湖北省数字化纺织装备重点实验室
出处
《计算机测量与控制》
2024年第3期71-78,175,共9页
文摘
目前铁路上普遍采用人工监督方式来检测工人是否佩戴安全帽,但监督范围过大,在实践中不能及时跟踪和管理所有工作人员;因此针对该问题,采用深度学习目标检测的方法,通过改进YOLOv5s目标检测算法来实现铁路工人是否佩戴安全帽和穿戴背心;具体来说,以YOLOv5s算法为基础,采用GhostNet模块替换原始网络中的卷积Conv,提高模型的实时检测速度;采用更高效简单的多尺度特征融合BiFPN,使特征融合方式更加简单高效,以提高检测速度和降低模型复杂度;把原始的CIOU损失函数替换为SIOU损失函数,以提高模型精度;研究结果表明,改进的YOLOv5s-GBS算法的准确率和识别效率可达到95.7%和每秒45帧,并且模型大小减少了一半,准确率提高了4.5%。
关键词
安全帽
深度学习
BiFPN
SIOU损失函数
yolov5
s-GBS算法
Keywords
hard hat
deep learning
BiFPN
SIOU loss function
yolov5
s-GBS
algorithm
分类号
V19 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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职称材料
题名
基于YOLOv5-SPD改进的杂草识别算法
17
作者
羊智凡
李海波
机构
上海工程技术大学电子电气工程学院
出处
《上海工程技术大学学报》
CAS
2024年第1期75-82,共8页
文摘
杂草的精确识别是实现机器代替人工除草的首要前提。初生的杂草目标小,识别难度大。YOLOv5-SPD在小目标识别上有着良好的表现,但在稳健性及准确性上还有待提高。在YOLOv5-SPD基础上加入通道注意力机制可以加强有效特征的权重值,使网络的学习更具有针对性。同时将广义交并比(GIoU)损失函数替换成完全交并比(CIoU)损失函数,可有效解决边框重合关系问题和目标框与预测框的高宽比以及中心点之间的关系,使杂草预测框更加接近真实框。杂草数据集上的试验结果表明,改进后的网络检测精度达到70.3%,准确率达到94.1%,比原来的YOLOv5-SPD分别提高4.7%和2.8%。
关键词
注意力机制
边界损失函数
yolov5
-SPD算法
杂草识别
Keywords
attention mechanism
boundary loss function
yolov5
-SPD
algorithm
weed identification
分类号
S24 [农业科学—农业电气化与自动化]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于改进YOLOv5s的轻量级水下鱼群检测与识别
18
作者
张晨蕾
李梦晗
田存伟
机构
聊城大学物理科学与信息工程学院
出处
《现代计算机》
2024年第5期16-23,共8页
文摘
为进一步提高水下鱼群检测与识别的检测精度和工作效率,提出了一种改进DCG-YOLOv5s的轻量化水下鱼群检测算法。首先为了增强网络模型的特征提取能力及识别准确性,在Backbone主干网络的卷积层中引入可变形卷积;其次采用轻量级上采样算子CARAFE,在增大感受野的同时进一步提高模型对于水下鱼群的识别效果;最后引入了GhostBottleneck替换原结构中的部分C3结构,在不影响精度的前提下实现了轻量化。实验结果表明,改进后模型的平均检测精度、计算量均有明显提高,达到了轻量化的效果。
关键词
鱼群检测
yolov5
s神经网络
算法轻量化
Keywords
fish school target detection
yolov5
s neural network
lightweight
algorithm
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
基于改进YOLOv5网络模型的夜间车辆检测研究
19
作者
张奕博
张雅丽
机构
中国人民公安大学信息网络安全学院
出处
《现代计算机》
2024年第2期18-25,共8页
基金
中国人民公安大学安全防范工程双一流创新研究专项(2023SYL08)。
文摘
为解决夜间场景下视频监控目标检测在实际应用时准确率不高这一问题,提出改进的YOLOv5算法。首先,建立了真实夜间场景目标的数据集,该数据集有2000张图像,分为了机动车、非机动车和车牌三个类别,以8∶2的比例均匀随机分为训练集和测试集,将夜间目标的图像放入改进的YOLOv5模型中训练,最终达到在夜间检测目标的目的;改进的YOLOv5利用了K-means++聚类算法生成自适应锚框,提高对夜间目标样本的聚类效率。其次,将改进的CBAM注意力机制与特征提取网络进行融合以获取夜间目标的重要特征。最后,将Bottleneck替换成GSBottleneck模块,利用GSConv轻量化的优势减少网络模型的计算量与参数量。结果表明,通过原YOLOv5网络模型算法训练后得到的mAP值为86.69%,改进后的YOLOv5网络模型算法训练后得到的mAP值为91.98%,三种被检测类别:机动车、非机动车和车牌的检测准确精度与原版算法相比分别提升了2.00、6.66、7.19个百分点,改进的YOLOv5网络模型可以为夜间场景下车辆特征的检测提供较好的技术支持。
关键词
目标检测
yolov5
夜间目标
聚类算法
轻量化
注意力机制
Keywords
target detection
yolov5
target at night
clustering
algorithm
lightweight
attention mechanism
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
基于改进YOLOv5的小目标检测方法研究
20
作者
常飞
王奔
张小旭
王泽源
机构
中车长春轨道客车股份有限公司国家轨道客车工程研究中心
吉林瑞电科技有限公司
出处
《智慧轨道交通》
2024年第2期7-13,共7页
文摘
针对实际工况中小目标检测困难的问题,本文提出了一种基于改进的YOLOv5算法的小目标检测方法。该方法通过对YOLOv5算法进行了改进,以提高其对小目标的检测能力。首先,通过工业相机获取原始图像,然后将其输入深度学习网络模型,以在保证速度和精度的前提下对YOLO算法进行改进。;其次,在UNET++语义分割模型理论基础上,对YOLO骨干网络的neck颈部网络添加网络分割头,完成端到端的多任务检测。试验结果表明,本文提出的小目标检测方法比传统的YOLOv5算法在小目标检测任务中有着更好的性能表现,具有较高的准确率和鲁棒性。
关键词
yolov5
算法
UNet++
小目标
语义分割
Keywords
yolov5 algorithm
UNet++
small targets
semantic segmentation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进YOLOv5s的小目标检测算法
贵向泉
秦庆松
孔令旺
《计算机工程与设计》
北大核心
2024
0
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职称材料
2
基于YOLOv5的茶叶嫩芽图像识别算法研究
马志艳
李辉
《湖北工业大学学报》
2024
0
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职称材料
3
基于改进YOLOv5s的道路裂缝检测算法
任安虎
姜子渊
马晨浩
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024
0
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职称材料
4
改进YOLOv5s对病理学图像中猪只小肠绒毛的检测
王美华
王安邦
肖德琴
熊云霞
王丽
李朋涛
吴耀丰
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
5
基于改进YOLOv5的条烟识别研究
刘云飞
杨旭东
孙栋
《包装工程》
CAS
北大核心
2024
0
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职称材料
6
基于改进YOLOv5s的CNN-Swin Transformer森林野生动物图像目标检测算法
杨文翰
刘天宇
周俊池
胡文武
蒋蘋
《林业科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
7
基于改进YOLOv5算法的实木板材表面缺陷检测
沈胤熙
刘英
杨雨图
《林业机械与木工设备》
2024
0
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职称材料
8
基于改进YOLOv5算法的水淹电厂检测算法研究
张显
吴青盟
王龙
王成军
崔东辉
张萌
《电子器件》
CAS
2024
0
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职称材料
9
改进YOLOv5s的无人机视角下小目标检测算法
刘涛
高一萌
柴蕊
李政通
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024
1
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职称材料
10
基于YOLOv5全局注意力和上下文增强的遥感图像目标检测方法
杨新秀
徐黎明
冯正勇
《西华师范大学学报(自然科学版)》
2024
0
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职称材料
11
基于改进YOLOv5的遥感图像检测
王志林
于瓅
《重庆科技学院学报(自然科学版)》
CAS
2024
0
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职称材料
12
改进YOLOv5的路面坑洞检测算法
王耀宗
杨洁
《福建电脑》
2024
0
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职称材料
13
基于YOLOv5算法的无人机伤员搜救系统设计
廖骏明
徐逸晖
郑潞
郑善豪
卓伟豪
廖绍成
《科技创新与应用》
2024
0
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职称材料
14
基于YOLOv5算法的热电厂人员安全行为识别方法探究
赵文聪
《黑龙江科学》
2024
0
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职称材料
15
计及少样本的YOLOv5s轨枕掉块小目标缺陷检测方法研究
张浩然
吴松荣
周懿
邓鸿枥
张翰文
刘齐
《铁道标准设计》
北大核心
2024
0
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职称材料
16
基于YOLOv5改进的铁路工人安全帽检测算法研究
周瑶
周石
《计算机测量与控制》
2024
0
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职称材料
17
基于YOLOv5-SPD改进的杂草识别算法
羊智凡
李海波
《上海工程技术大学学报》
CAS
2024
0
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职称材料
18
基于改进YOLOv5s的轻量级水下鱼群检测与识别
张晨蕾
李梦晗
田存伟
《现代计算机》
2024
0
下载PDF
职称材料
19
基于改进YOLOv5网络模型的夜间车辆检测研究
张奕博
张雅丽
《现代计算机》
2024
0
下载PDF
职称材料
20
基于改进YOLOv5的小目标检测方法研究
常飞
王奔
张小旭
王泽源
《智慧轨道交通》
2024
0
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职称材料
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