基于改进YOLO v5的骑行人员头盔及车牌检测

针对目前骑行人员头盔佩戴检测的准确率低、泛化能力差以及检测类别单一等问题,提出一种基于改进YOLO v5的骑行人员头盔及车牌检测模型。首先,在骨干网络中引入卷积注意力模块(convolutional block attention module, CBAM),以强化目标区域的关键特征,提高模型的准确率。其次,通过优化多尺度特征融合模块,并在预测端新增针对小目标特征的检测层,增强网络在密集场景下对小目标的检出率,提升模型的泛化能力。最后,使用EIoU(efficient intersection over union)优化边框回归,同时采用K-means算法在创建的头盔及车牌数据集中聚类先验框,以加速模型训练的收敛速度并提高目标定位的精度。实验结果表明,改进后的YOLO v5网络的检测准确率提高2.5%,召回率提高3.3%,平均精度均值提高3.8%,更适用于对骑行人员头盔及车牌目标的检测。