基于改进YOLOv5的轻量化绝缘子缺陷检测算法

无人机巡检已经成为当下输电线路巡检的主流方式，绝缘子缺陷的检测是无人机巡检中的重要环节。因此，提出了一种基于改进YOLOv5的轻量化绝缘子缺陷检测算法。首先，使用轻量型的Ghost卷积代替普通卷积；然后，使用重复加权BiFPN（双向特征金字塔网络）替换原特征提取网络，提高网络对不同尺度的特征提取能力；最后，引入CA（坐标注意力机制）提高了主干特征提取效率。实验结果表明，绝缘子检测的平均精度值提升了1.7个百分点，模型大小减少了13.1%，改进后的算法模型在提升检测精度的同时更加轻量化，可实现绝缘子缺陷的快速检测。     

基于改进YOLOX的航拍遥感图像检测模型

针对遥感图像中小目标众多，目标尺度变化剧烈，背景复杂所造成的目标检测精度低的问题，提出了一种基于改进YOLOX的目标检测算法，在YOLOX的基础上，首先在主干网络中加入注意力机制提高网络对遥感图像中小目标的感知能力，丰富语义信息；其次在特征融合部分中加入MSCE R多尺度信息融合模块，通过融合不同尺寸的特征图，减少遥感图像因为尺度变化造成的图像细节信息损失；最后通过引入CIoU损失函数加快网络收敛速度，使其满足实时性的需求。本文将提出的检测算法在RSOD遥感数据集进行实验，平均检测准确率为9512%，相比于未做改进的YOLOX，检测精度提高了869%。实验结果证明，所提方法具有更高的检测精度。     

基于YOLOv5的轻量化端到端手机检测方法

针对监控图像中手机尺寸较小、分辨率低且特征不明显等问题，给检测算法研究带来了困难。提出了一种改进的YOLOv5网络模型方法用来识别手机的使用。改进的检测算法引入轻量级网络GhostNet作为主干提取网络，将GhostConv模块、C3Ghost模块分别代替主干网络中的Conv基本卷积模块和C3模块，减小网络参数和复杂度；同时，将注意力机制CBAM引入到主干网络中，减少融合后冗余特征的影响，提取到目标区域中更加关键的特征信息；使用四尺度特征检测，在原算法基础上对应的增加检测层，用以提高更小目标的检测精度。实验结果表明，改进后的YOLOv5算法准确率达到95.7%,平均精度达到97.1%,比改进前训练的准确率和平均精度分别提升了2.5%和1.8%,运算量和参数量较改进前分别减少了14.3%和24.5%。改进的YOLOv5算法不仅具有轻量化优势，同时保证了准确率和平均精度。该方法为智能监测技术行业违规使用手机提供了理论依据和技术参考。     

注意力机制优化的全尺寸目标检测方法

针对现有目标检测算法全尺寸目标检测精度低的问题,提出了一种改进的基于YOLOv3模型的全尺寸目标检测算法。该方法设计了一种全新的通道自适应递归FPN网络架构,提出了一种基于通道注意力的递归金字塔模型,提高了YOLOv3的特征提取能力和不同尺度目标的检测能力。同时在训练过程中引入损失函数转换,解决了训练过程中动态参数不优化的问题。与其他主流目标检测算法相比,本文提出的改进模型在小尺寸目标、大尺寸目标与复杂背景多尺寸目标的检测精度分别提高了5.6%、2.6%、1.6%。实验结果表明,本文提出的方法检测精度显著提升。     

基于改进YOLOv5m的轻量化车脸检测方法

为解决车检站车辆检测中需要对车辆前照灯快速准确定位，同时防止车辆代检的问题，建立了一个车脸检测数据集Car-Data。针对车检站场景中车辆检测问题，提出了一种基于YOLOv5m的轻量化车脸检测方法。首先，将原网络的卷积块替换为改进型跨阶段深度可分离卷积块，以减少网络整体的参数量和计算量。其次，提出增强感受野的空间金字塔扩张卷积模块代替YOLOv5m的主干提取网络中的空间金字塔池化模块，从而提升网络的目标检测精度。最后，在颈部特征增强网络中修改上采样方法，并提出上下层特征融合模块，以减少特征信息的损失。在Car-Data数据集上进行的实验结果表明，改进后的算法相较于原YOLOv5m模型大小减少了48%，每秒检测帧数提高了约10帧，且平均检测精度仍提升了2.02%。因此该改进算法可以满足车检站车辆检测场景中车脸检测的需求。     

基于感受野增强与并行坐标注意力的航拍小目标检测

针对航拍图像小目标占比多、背景复杂、存在检测精度低的问题。提出一种基于感受野增强与并行坐标注意力的航拍小目标检测算法，设计一种感受野增强模块，使用不同大小的空洞卷积扩大感受野范围并融合有效通道注意力机制来提高网络的特征提取能力；改进特征融合结构来提高算法对小目标的检测能力；设计一种并行坐标注意力模块用以提高航拍密集小目标检测以及抗背景干扰能力。采用不同输入分辨率在VisDrone数据集上进行实验，实验结果表明，所提算法的mAP0.5相较于YOLOv5算法提高了5.4%,mAP0.5:0.95提高了4.2%,在输入分辨率1 536×1 536下的mAP0.5可达54.9%,可以实现较好的小目标检测效果。     

基于加权感受野和跨层融合的遥感小目标检测

针对遥感图像中小目标特征易丢失、易受背景噪声影响和定位难的问题，本文对YOLOX-S目标检测模型进行改进。使用二维离散余弦变换对CBAM注意力模块进行改进并加入到主干网络当中，提高网络对小目标的关注度；其次提出一种加权多重感受野空间金字塔池化模块，提升模型对多尺度目标尤其是小尺度目标的感知能力；采用跨层特征融合的思想，提出一种跨层注意力融合模块，使深层结构中尽可能保留更多的小目标特征；最后使用EIoU损失加强对小目标的定位能力。由大量实验分析可知，在RSOD数据集上，改进模型的APs值相对于基准模型提高了5.1%，在DIOR数据集上提高了2.4%，参数量仅增加了1.01 M，检测速度达到93.6 fps，满足实时性的检测要求。此外，相对于当前最新的目标检测模型，本文改进模型也具有一定优势。     

基于改进YOLOv5s的煤矸石目标检测算法

针对工业场景下煤矸石分拣任务检测精度低、分拣速度慢的问题，提出一种基于改进YOLOv5s的煤矸石目标检测算法。在主干网络的卷积层中加入轻量化注意力机制CBAM，以提升目标在复杂的煤渣环境中的特征表达的能力；其次，改进特征融合层为BIFPN，BIFPN结构进行了双向跨尺度连接和加权融合，以加强煤矸石浅层的特征信息和高层煤矸石位置信息，解决煤矸石颜色、纹理相近难以分类的问题；最后，在原算法DIoU的基础上增加对边界框高宽比考虑，以提升检验框检测的准确率。在工业生产环境中采集的10 000张煤矸石图像作为数据集对所提方法进行实验，实验表明，与改进前的YOLOv5s模型相比，在检测速度基本保持不变的前提下，改进算法平均精度mAP_0.5达到了93.3%，平均检测精度提高了5.1%，实现了对煤矸石进行目标检测的要求。     

基于Efficientnet的红外目标检测算法

针对复杂场景下红外目标检测存在准确率低、召回率低的问题，为了提高红外图像中的小目标以及被遮挡目标的检测识别能力，提出基于Efficientnet的红外目标检测算法。首先，将高效轻量的Efficientnet作为模型的特征提取主干网，降低模型的参数量，提升训练速度。在Efficientnet主干网的最后一个输出层引入SPP模块，丰富特征图的表达能力，进行多尺度融合，扩大特征图的感受野；在模型特征融合部分，使用FPN特征金字塔网络，特征融合后增加CSPNet模块和ECA注意力机制，加强特征提取。检测部分使用YOLO Head，对目标进行分类和回归，并用CIoU Loss作为边界框回归损失函数，提高对被遮挡目标的识别能力。实验结果表明，基于Efficientnet的模型大小仅为YOLOv3的188%，并且在FLIR数据集上mAP达到8074%，相比于YOLOv3算法提高1012%，该模型在减少模型参数量的同时，提升了检测精度。该模型在FLIR数据集上具有良好的泛化能力，提高了对小目标和遮挡目标的检测能力。     

基于GFPN-YOLOv5的配网架空线路线夹护套检测方法*

配网架空线路未安装线夹护套是典型的施工缺陷。针对配网架空线路线夹护套存在多尺度变化与小目标检测困难的问题,在YOLOv5的基础框架上,提出了一种基于注意力机制与图特征金字塔网络(Graph Feature Pyramid Networks,GFPN)相结合的线夹护套目标检测方法。为了提高线夹护套图像中各部件边界信息的检测能力,通过超像素分层构建了GFPN结构,并设计了三种图神经网络(Graph Neural Network,GNN)。采用通道注意力与空间注意力机制进行消息传播,设计了GNN与特征金字塔网络(Feature Pyramid Networks,FPN)的特征映射规则。建立了螺栓型耐张线夹护套数据集,实验结果表明GFPN YOLOv5模型对线夹护套的检测准确度提高了5.6%,同时在线夹护套样本多尺度变化和小目标场景下具有较好的泛化能力。     

融合非对称卷积的遥感图像目标检测算法

遥感图像中的目标具有背景复杂、方向多变等特点。利用传统方法进行遥感图像目标检测过程复杂且费时，存在精度低，漏检率高等问题。针对以上问题，提出一种改进的YOLOv5-AC算法，该算法以YOLOv5s模型为基础，首先在原有的Backbone中构建非对称卷积结构，增强模型对翻转和旋转目标的鲁棒性；其次在主干网络的C3模块中引入坐标注意力机制提升特征提取能力，并使用Acon自适应激活函数激活；最后使用CIOU作为定位损失函数以提升模型定位精度。改进后的YOLOv5-AC模型在NWPU VHR-10和RSOD数据集上进行实验，平均精确度均值分别达到了94.0%和94.5%，分别比原版YOLOv5s提升了1.8%和2.3%，有效提高了遥感图像目标检测精确度。     

基于麻雀搜索算法改进的YOLOv7-ECA-SSA 模型的车辆检测

为解决复杂背景下小目标车辆检测存在的误检、漏检等现象,创新性提出一种改进YOLOv7网络的目标检测算法。首先,为解决小目标车辆存在次要信息干扰问题,将高效通道注意力(ECA)机制融于YOLOv7模型的主干网络特征层,通过自适应学习来增强目标区域信息权重占比,抑制无关信息;其次,为解决神经网络检测模型训练的超参数随机经验设定性问题,将麻雀搜索算法(SSA)对检测模型训练超参数进行优化,通过内外双循环迭代方式,快速收敛出全局最优学习率,进而得到最优组的权重信息,最终提高小目标车辆检测精度。实验结果表明,基于结构优化、超参数优化的YOLOv7-ECA-SSA检测模型在BDD100K数据集上的检测精度为79.01%,比原始模型提高了5.38%,具备更好的小目标车辆检测性能。     

改进的 YOLOv3 的红外目标检测算法

复杂背景下红外多目标图像及视频的检测是目标检测的热点也是难点,为了更准确地检测出复杂背景下的红外目标, 将 YOLOv3 算法进行改进,首先通过在算法的原有基础上增加特征尺度,提高对距离远且背景复杂的待测图像的识别精度,并 将 BN 网络层与卷积神经网络层融合计算得到最后的检测结果,将原来的 YOLOv3 算法与改进后的算法的结果进行分析对比 可得,改进后的算法能够将平均识别精度从 64%提高到 88%,将 mAP 从 51. 73 提高到 59. 28,验证了改进后的 YOLOv3 算法在 红外目标检测下具有更好的性能,更明显的优势。     

面向石英坩埚的小气泡检测算法研究

针对石英坩埚气泡检测现有方法实时性差及小目标检测能力不足的问题,提出了一种改进YOLOv5的石英坩埚气泡检测算法YOLOv5-QCB。首先,自建石英坩埚气泡数据集,根据气泡尺寸小且分布密集的特点,减少网络下采样的深度,保留丰富的细节特征信息;同时,在颈部使用空洞卷积以增大特征图感受野,实现全局语义特征的提取;最后,在检测层前添加有效通道注意力机制,增强重要通道特征的表达能力。实验结果表明,相比于原模型,改进后YOLOv5-QCB能有效降低对小气泡的漏检率,平均检测精度从96.27%提升到98.76%,权重缩减了二分之一,能够实现快速、准确检测石英坩埚气泡数量。     

基于改进YOLOv4算法的高压塔鸟巢检测

针对现有算法对高压塔上鸟巢检测存在参数量过大,实时性不足及对小目标检测能力较弱的问题,提出了一种改进的YOLOv4算法。首先使用Mobilenetv2网络代替CSPDarknet53网络作为主干网络,减少算法的参数量且提升检测速度;同时在Mobilenetv2网络的逆残差网络中嵌入注意力Coordinate Attention模块,增强网络对目标特征提取能力。然后,对PANet网络进行改进,获取更多的细节特征信息,提高对小目标鸟巢的检测能力。最后,使用Focal Loss函数优化损失函数,降低大量简单背景样本训练的权重,提升对小目标鸟巢困难样本训练的侧重,进一步提高对小目标鸟巢的检测能力。实验结果表明,较原始的YOLOv4算法,改进后的YOLOv4算法的参数量减少了48.1%,检测速度和精度分别提高了12.9fps和2.33%。即改进后的YOLOv4算法大幅度减少了算法参数量,且对鸟巢的检测拥有更好的检测性能。     

基于改进的YOLOv4输电线路小目标检测

传统的目标检测方法在检测输电线路小目标时,往往存在检测效果不佳,容错率低等问题,针对这种情况,提出一种基于改进的YOLOv4的输电线路小目标检测算法。为了提高输电线路小目标的检测效率,采用一种简化版的YOLOv4算法,减少特征层的使用,从而降低网络计算量。针对输电线路小目标这一特定应用,利用K-means++算法重新进行聚类,得到这一特定场合下的锚点框。实验结果显示,该方法与传统的YOLOv4相比,虽然检测精度有所下降,但是检测速度有大幅度的提高,适用于移动端使用。     

基于YOLOv5s和改进质心跟踪的人员跌倒检测

针对目标检测器检测跌倒时过于依赖卷积网络分类效果、无法利用运动信息的问题,本文设计了一种基于YOLOv5s和改进质心跟踪的跌倒检测模型。为解决耗费资源问题,用MobileNetV3网络和Slim Neck模块对YOLOv5s进行轻量化,同时将MobileNetV3网络中的SE模块替换为更高效的ECA模块,降低网络复杂度的同时保持较高的精度。引入哈希感知算法改进质心跟踪,增加目标关联的依据,提高跌倒检测的准确性。实验结果显示改进YOLOv5s模型大小下降52.2%,计算量下降51.8%,精度高达90.3%。改进质心跟踪的跌倒检测模型准确率提高了4.3%。结果表明了本文提出模型的有效性和优越性。     

基于改进YOLOv5的电力设备检测算法

针对电力设备背景复杂、小目标密集等特点导致无人机智能电力巡检精度低、效果不佳等问题,提出了一种改进YOLOv5的目标检测算法。首先在原模型上增加一层检测层,重新获取锚点框以便能更好地学习密集小目标的多级特征,提高模型应对复杂电力场景的能力;其次对模型的特征融合模块PANet结构进行改进,通过跳跃连接的方式融合不同尺度的特征,增强信息的传播与重用;最后结合协同注意力模块设计主干网络,以聚焦目标特征,增强复杂背景中密集目标区域的显著度。实验结果表明：所提算法的平均精度均值(IoU=0.5)达到97.1%,比原网络检测性能提升了5.6%,有效改善了复杂背景下小目标的错测、漏检现象。