| 改进YOLOv5的轻量级不规范驾驶行为实时检测 |
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| 引用本文： | 邹鹏,杨凯军,梁晨.改进YOLOv5的轻量级不规范驾驶行为实时检测[J].计算机工程与应用,2023(13):186-193. |
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| 作者姓名： | 邹鹏 杨凯军 梁晨 |
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| 作者单位： | 陕西科技大学电气与控制工程学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（62003201）；;陕西省自然科学基金（2021JQ-527）； |
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| 摘 要： | 针对现有的不规范驾驶行为检测算法占用内存多、计算量大、难以在边缘设备部署且在昏暗条件下对检测目标有干扰等问题，提出了一种改进YOLOv5模型的轻量级不规范驾驶行为实时检测算法。将SE注意力机制引入到YOLOv5模型的Backbone网络部分，再将Backbone网络里的CSP模块替换为轻量化的GhostBottleNeck网络模块，从而减少模型的参数量；将原网络中的激活函数改进成SiLU函数，可提高模型检测的准确率，增强模型的鲁棒性；对改进的模型以及原网络进行相关的测试，验证所修改方法的有效性以及实时性。实验结果表明，改进后的YOLOv5-GS算法提高了对不规范驾驶行为的检测精度，参数量降低20.75%，检测速度提升75%，极大地降低了所需的硬件成本，适用于在小型边缘设备上部署。
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| 关 键 词： | 不规范驾驶行为检测 轻量化 注意力机制 YOLOv5 GhostBottleNeck |
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