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针对目标检测中小目标特征提取能力不足及检测精度不高等问题,提出一种面向偏振成像小目标检测的YOLOv5改进方法,该算法输入端采用偏振度图像,提高目标物体与背景对比度;减少C3模块数量,保留高频信息的同时提取更多的浅层特征信息;在主干网络中加入坐标注意力机制,增大目标物体的特征信息的权重;优化边界框回归损失函数,解决训练时梯度消失等问题。将改进后算法应用在光伏组件表面落叶检测中,检测结果表明,其准确率、召回率和平均精度均值分别提升了0.59%、1.93%、0.36%,该算法针对小目标特征提取能力有所提升且检测精度更高。 相似文献
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针对红外图像中行人检测算法准确率低、漏检等问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的红外行人目标检测方法。首先,利用Transformer编码结构替换C3模块中的Bottleneck结构,以加强检测网络的特征融合能力;其次,利用递归门控卷积gnConv对视觉感受野模块RFB进行改进,并在YOLOv5s头部检测网络前加入改进的RF-gnConv模块,以提高模型对各种复杂场景行人检测的适应力;最后,利用OTCBVS数据集对算法模型进行验证。结果显示：改进后的算法模型平均精度均值达到97.3%,检测速度为63帧/s,验证了改进算法对红外图像中行人检测的有效性。 相似文献
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针对现有道路表观病害检测识别精度低、漏判、误检率高的问题,提出了一种改进的道路表观病害检测高精度识别模型(improved pavement detection-YOLOv5, IPD-YOLOv5)。在YOLOv5的主干特征提取网络中添加由不同空洞卷积组成的ASPP模块,引入SE-Net注意力机制以加强算法从裂缝图像中提取不同尺度特征的能力,实现多尺度特征图的有效融合。结果表明：较传统检测算法,所提的IPD-YOLOv5模型在道路裂缝病害检测上的识别精度最高,其中平均精度比未改进的YOLOv5算法提高了7.47%,漏判率降低了10.29%。 相似文献
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为实现草莓采摘机器人在温室中对草莓的快速、精确检测,该文提出一种YOLOv5-en算法。在原有YOLOv5基础上,首先对原始主干进行网络卷积操作并加入CBAM模块;其次,引入Bi FPN模块进行多尺度特征融合;然后,使用直方图均化算法和Mosaic数据增强进行目标检测数据预处理;最后,优化K-means算法对训练数据集聚类分析,同时使用Focalloss损失函数构建YOLOv5-en目标检测网络。通过对比试验得出：与YOLOv5、Faster-RCNNRes Net101和Faster-RCNNVGG16模型相比,YOLOv5-en的m AP分别提升了3.41%、17.85%和14.40%,可达94.36%。通过采摘机器人模拟环境检测验证了该模型的可行性,且达到了应用水平,可为采摘机器人实时小目标检测提供支撑。 相似文献
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《鸡西大学学报》2020,(3)
目前,在对道路车辆进行实时检测过程中还存在检测速度慢和小目标车辆漏检率高等问题。针对该问题,通过分析YOLOv3的网络结构,发现其残差块的结构较为简单,对于小目标车辆特征的提取不够丰富。为此借鉴FPN网络的结构特征,重新构造了特征金字塔模块替换原来的残差模块,并提出了结合FPN的改进YOLOv3模型。改进模型的网络层相较于之前具有更丰富的语义特征(即目标信息),有效的解决了顶层特征在不断卷积池化中可能忽略丢失小目标信息的问题。实验结果表明:改进后的网络结构模型在综合性能上有着一定的提升,其中检测精度较原有YOLO算法提升了5个百分点,此外召回率也从原有的83%提升至89%,召回率提升较为明显,速度方面也能达到实时性检测的要求。 相似文献
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声纳图像目标检测在水下救援和资源勘探中具有重要意义。传统的声纳目标检测技术存在智能化程度低、鲁棒性差、实时性差、识别精度低等问题。尽管许多基于卷积神经网络的目标检测算法在自然图像中取得了很大的成功。然而,对于水下声纳图像来说,海底混响噪声干扰、前景目标区域像素占比低、成像分辨率差等问题对实现准确的水下目标检测提出了相当大的挑战。为了解决这些问题,文章基于YOLOv5目标检测模型提出了一种新的声纳图像目标检测器。首先,在原有Backbone的基础上基于多头注意力机制引入C3MHSA模块和SE注意机制,提高模型的收敛性和提取目标形状和空间有效特征的能力。此外,在Backbone中加入RFB模块,提高网络在高感受野存在的情况下学习重要信息的能力。实验结果表明,改进后的Yolov5网络的m AP@0.5值为98.9%,较原始YOLOv5模型有了全面大幅提升,明显优于现有方法。 相似文献
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为提升果园自动采摘机器人的工作效率,提高对番茄果实识别的准确率,提出了一种基于改进YOLOv5的番茄识别检测算法。该识别检测算法以YOLOv5算法为基础,改进了原算法中颈部网络的BottleneckCSP模块,通过增加批归一化层与SiLU激活函数提升了网络对目标深层语义信息的提取能力;采用轻量级通用上采样算子CARAFE扩大感受野,减少漏检并保持轻量化;结合轻量化注意力机制SimAM为网络提供三维的注意力权重,过滤掉冗余信息,提高模型的准确性和鲁棒性;用SIoU替换CIoU损失函数,有效减少冗余框的同时加快了预测框的收敛和回归。研究结果表明,改进后算法对番茄目标检测的平均精度均值达到96.5%,比原始算法提高3.4%,对小番茄及番茄被遮挡时的漏检率也有效降低,且满足实时要求。 相似文献
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交通标志的自动识别对汽车的安全行驶具有重要意义。针对现有交通标志识别算法存在识别精度低、速度慢的问题,该文提出了一种基于改进YOLOv5s的交通标志识别算法。引入MobileNetv3主干网络,将RFB模块与ECA-Net模块相结合,在不提高网络计算量的情况下,确保更大范围内聚焦有效特征;在特征融合中采用AFF模块,将注意力从同层融合扩展到跨层区域;采用Matrix NMS筛选候选框,以提升模型检测速度。在中国交通标志数据集CCTSDB上的验证结果表明,该算法识别精度为96%,速度为48帧/s,在多种环境下对目标的识别能力得到增强,可以满足交通标志实时识别的需要。 相似文献
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针对室内疏散引导员需要选择一条畅通路径的问题,提出了一种基于改进的YOLOv3算法的室内临时障碍物检测方法,监控疏散通道中的实时状态.首先引入注意力机制同时缩减网络结构对YOLOv3算法中的特征提取网络进行改进,其次采用双向连接金字塔和适应性卷积检测方式对YOLOv3算法中的特征检测网络进行改进.实验结果表明,改进的Y... 相似文献
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针对传统PCB缺陷检测算法检测准确度低、实时性差等问题，提出一种改进的YOLOv5s网络PCB缺陷检测方法。针对缺陷特性，去除大目标的检测尺度，保留中小目标检测尺度；在网络模型末端用Transformer替代BottleneckCSP模块，提升了网络模型捕获目标特征的能力；结合坐标注意力模块，提升模型的性能并减少参数。以某PCB数据集为测试对象，结果表明，改进后的算法平均精度均值(mAP)达到99.04%,平均检测速度为19ms/帧，改进后的算法能够更加快速有效的检测出PCB缺陷。 相似文献
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目的:探究机器视觉技术在母猪行为识别中的应用,以及提高遮挡情况下的识别精度。方法:本研究基于YOLOv5s算法,针对母猪的站、坐、躺、爬、趴等5种行为,建立母猪行为识别模型。通过使用图像处理技术优化训练数据集,识别模型添加CBAM注意力模块,提高对被遮挡母猪行为的检测精度,最终实现复杂环境下母猪的行为识别,为判断母猪当前状态提供参考。结果:经过优化与反复训练,模型最终检测的精度值较高,达到97.58%,召回率为89.69%,单张图片识别时间约为0.047 s,精确度比未优化前提升了1.23%。结论:应用YOLOv5s可实现母猪的行为识别,且准确率较高,识别时间较短,识别结果与人工识别结果基本一致,符合猪场实际的养殖要求。 相似文献
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教室环境中人群密度高、重叠部分较大的特点会给人数统计工作带来困难。基于深度学习 YOLOv3 目标检测算法对学生目标进行检测,并加入 Deep-Sort 算法为核心实时追踪方法,对 YOLOv3 算法检测到的学生目标进行一段时间的跟踪,从而克服传统视频人数统计方法中忽略视频上下帧关联信息的缺点,并且能更好地解决视频遮挡问题。目标检测方法中的损失函数用 tan 方损失函数代替原有交叉熵损失函数,跟踪算法中的卡尔曼滤波算法采用 Levenberg-Marquardt 对修正后的轨迹预测予以优化。最后,对该方法进行性能评价与对比实验,包括是否加入上下文信息对比以及与 SVM 目标检测算法作对比。实验结果表明,此方法在测试集中,加入上下文信息后准确率达 93.4%,召回率达 81.4%。对比 SVM,该方法在教室视频人数统计中准确率提升2.1%,召回率提升 8.9%。 相似文献
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针对行人目标检测任务中目标检测速度慢及小目标难以检测的问题,提出一种融合CBAM注意力机制的YOLOv3多尺度目标检测模型.该算法首先以YOLOv3为基础网络进行特征提取,然后在YOLOv3的多尺度特征融合层新增一个两倍下采样特征图,用于补充小目标特征信息,最后在YOLOv3的各尺度特征图融合后加入卷积注意力模型(CB... 相似文献
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针对复杂水面环境下的船舶目标检测问题,运用融合图像显著性的YOLOv3船舶目标检测改进算法以提高检测能力。该算法基于Darknet-53网络模型,根据水上船舶特点,融合非极大值抑制算法Soft-NMS和显著性检测算法FT思想,进一步优化最终检测以达到更准确的效果。用Soft-NMS算法替换原有NMS算法,使得算法对小目标和重叠目标检测效果明显提升。融入FT算法对船舶图像局部细节作进一步细化,使得包围盒回归更加准确。在建立的数据集上进行训练与测试,实验结果表明,改进方法比原始方法准确率提高4%,达97%,检测速度提高10帧/s,达30帧/s,表明改进算法有效提高了船舶目标检测精度,且加快了检测速度。 相似文献
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针对建筑工地等危险场景下需要对相关人员佩戴安全帽和口罩进行检测,提出基于改进YOLOX-S算法对安全帽和口罩小目标进行同时、实时检测．首先,在YOLOX-S中CSPLayer结构引入ECA注意力机制,引导模型更加关注小目标信息的通道特征,增强模型对有用特征的利用能力;其次,在主干特征提取网络的三个特征层后添加ConvNext Block模块,增强模型对有用特征的利用能力;最后,在加强特征提取网络中引入BiFPN的加权特征融合机制,将原来concat变为BiFPN＿concat,增加了对每个输入特征添加可学习的权值,来学习不同输入特征的重要性,区分特征融合过程中不同特征的重要程度,更好关注待检测的目标信息．实验结果表明,改进后算法的mAP为93.2%,比原始YOLOX-S算法平均精确度提升了3.1%. 相似文献
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近年来,随着深度学习的迅猛发展,人脸检测算法准确度已有很大提升。模型越复杂,检测速度越慢,设计一种准确度与速度兼顾的人脸检测模型尤为必要。基于FaceBoxes人脸检测算法框架,提出一种基于深层卷积主干网络的改进方法,并在人脸检测基准数据集中进行测试实验。其在FDDB数据集上的实验结果显示,检测正确率达95%,比传统方法提高1.67%。该算法在保证实时性的同时提升了检测准确率,可应用于追求更高准确率的人脸检测系统。 相似文献
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实时精确的交通标志检测是自动驾驶和智能交通的关键技术。针对现有智能检测算法检测复杂真实道路场景下的交通标志速度慢、无法较好地适用于嵌入式终端设备的问题,提出了一种基于轻量化SSD的交通标识检测算法。该算法采用MobileNetV3＿large网络替代VGG16网络,可减少模型参数,提高检测实时性;利用添加SE模块的逆残差结构B-neck替换对应的标准卷积增强低层特征层的语义信息;设计改进RFB网络提升小交通标志的检测能力,重新设置预设先验框的尺寸,提升模型对特定数据集的检测能力。实验结果表明,改进SSD算法在中国交通标志检测数据集上的mAP值可达89.04%,比MobileNet-SSD算法提高了5.26%;帧率可达60 frames/s,比SSD算法提高了23 frames/s。所提算法具有较高的实时性和检测精度,对复杂交通环境具有更好的鲁棒性。 相似文献