基于YOLOv5的交通标志识别

交通标志识别是自动驾驶技术中的关键一部分.针对交通标志在道路场景中目标较小且识别精度较低的问题,提出一种改进的YOLOv5算法.首先在YOLOv5模型中引入全局注意力机制(GAM),提高网络捕获不同尺度交通标志特征的能力;其次将YOLOv5算法中使用的GIoU损失函数更换为更具回归特性的CIoU损失函数来优化模型,提高对交通标志的识别精度.最后在Tsinghua-Tencent 100K数据集上进行训练,实验结果表明,改进后的YOLOv5算法对交通标志识别的平均精度均值为93.00%,相比于原算法提升了5.72%,具有更好的识别性能.     

改进YOLOv5的交通标志检测算法

交通标志检测在自动驾驶、辅助驾驶等领域是一个重要的环节,关乎到行车安全问题。针对交通标志中存在目标小、背景复杂等难点,提出一种基于改进YOLOv5的算法。提出区域上下文模块,利用多种扩张率的空洞卷积来获取不同感受野,进而获取到目标及其相邻区域的特征信息,相邻区域的信息对交通标志小目标检测起到重要补充作用,可以有效解决目标小的问题;在主干部分引入特征增强模块,进一步提高主干的特征提取能力,利用注意力机制与原C3模块结合,使网络更能聚焦小目标信息,避免复杂背景的干扰;在多尺度检测部分,将浅层特征层与深层检测层进行特征融合,可以同时兼顾浅层位置信息与深层语义信息,增加目标定位与边界回归的准确度,更有利于小目标检测。实验结果表明,改进后的算法在交通标志检测数据集TT100K上取得了87.2%的小目标检测精度、92.4%的小目标召回率以及91.8%的mAP,与原YOLOv5算法相比较,分别提升了3.5、4.1、2.6个百分点,检测速度83.3 frame/s;在CCTSDB数据集上mAP为98.0%,提升了2.0个百分点,检测速度90.9 frame/s。因此,提出的改进YOLOv5算法可以有效...     

改进YOLOv7的交通标志检测算法

自动驾驶技术的快速发展,导致对交通标志检测技术的要求日益提高.为解决YOLOv7算法在识别小目标时误检、漏检等问题,本文提出一种基于注意力机制的交通标志检测模型YOLOv7-PC.首先通过K-means++聚类算法对交通标志数据集进行聚类,获得适用于检测交通标志的锚框;其次在YOLOv7主干特征提取网络中引入坐标注意力机制,将交通标志的横向和纵向信息嵌入到通道中,使生成的特征信息具有交通标志的坐标信息,加强有效特征的提取;最后在加强特征提取网络中引入空洞空间金字塔池化,捕获交通标志多尺度上下文信息,在保证交通标志小目标分辨率的同时,进一步扩大卷积的感受野.在中国交通标志检测数据集(CCTSDB)上的实验表明,本文算法增强了识别小目标的能力,相较于YOLOv7模型,本文算法的m AP、召回率平均分别提高了5.22%、9.01%,是一种有效的交通标志检测算法.     

改进YOLOv5的小目标交通标志实时检测算法

在真实场景下准确实时检测小目标交通标志对自动驾驶有重要意义,针对YOLOv5算法检测小目标交通标志精度低的问题,提出一种基于改进YOLOv5的小目标交通标志实时检测算法。借鉴跨阶段局部网络思想,在YOLOv5的空间金字塔池化上设置新的梯度路径,强化特征提取能力;在颈部特征融合中增设深、浅卷积特征的可学习自适应权重,更好地融合深层语义和浅层细节特征,提高小目标交通标志的检测精度。为验证所提算法的优越性,在TT100K交通标志数据集上进行了实验验证。实验结果表明所提算法在小目标交通标志上的平均精度均值（mean average precision,mAP）为77.3%,比原始YOLOv5提升了5.4个百分点,同时也优于SSD、RetinaNet、YOLOX、SwinTransformer等算法的检测结果。所提算法的运行速度为46.2 frame/s,满足检测实时性的要求。     

基于YOLOv5的雾霾天气下交通标志识别模型

针对雾霾、雨雪等恶劣天气下小型交通标志识别精度低、漏检严重的问题,提出一种基于YOLOv5的雾霾天气下交通标志识别模型。首先,对YOLOv5的结构进行优化,采用逆向思维,通过削减特征金字塔深度、限制最高下采样倍数来解决小目标难以识别的问题,并通过调整残差模块的特征传递深度来抑制背景特征的重复叠加;其次,引入数据增强、K-means先验框、全局非极大值抑制（GNMS）等机制到模型;最后,在中国交通标志数据集TT100K上验证改进YOLOv5模型在面对恶劣天气时的检测能力,并对精度下降最显著的雾霾天气下的交通标志识别展开了重点研究。实验结果表明,改进YOLOv5模型的F1-score达0.921 50,平均精度均值@0.5 （mAP@0.5）达95.3%,平均精度均值@0.5：0.95 （mAP@0.5：0.95）达75.2%,且所提模型在恶劣天气下仍能进行交通标志的高精度识别,每秒检测帧数（FPS）达到50,满足实时检测的需求。     

改进YOLOv5s的交通标志识别算法

为了准确且实时地检测到交通标志指示牌,减少交通事故的发生和推动智慧交通的发展,针对现有的道路交通标志检测模型存在的精度不足、权重文件大、检测速度慢的问题,设计了一种基于计算机视觉技术的改进YOLOv5s检测算法YOLOv5s-GC.首先,使用copy-paste进行数据增强后再送入网络进行训练,加强对小目标的检测能力;然后,引入Ghost来构建网络,削减原网络的参数和计算量,实现轻量化模型;最后,将坐标注意力机制(coordinate attention)融合到骨干网络里,增强对待测目标的表示和定位能力,提高识别精度.实验结果表明,YOLOv5s-GC模型相比于原YOLOv5s模型,参数数目减少了12%,检测速度提高了22%,平均精度达到了94.2%,易于部署且能满足实际自动驾驶场景中对识别交通标志的速度和准确度要求.     

基于YOLOv5的无人驾驶中低光照交通标志检测方法研究

本文针对在无人驾驶时，由于外界光照较暗，交通标志的无法识别或识别率较低的问题，提出了一种新的解决方法：在摄像头拍摄到外界的图像后，对图像进行Gamma校正，进而通过YOLOv5视觉检测模型，提高针对低光照条件下的交通标志检测识别能力。为验证此解决方法，本文利用公开交通标志TT100k数据集进行实验验证，筛选出部分图片作为YOLO训练的数据集，并使用YOLOv5算法进行训练。接下来，本文从数据集中选出部分光照条件各异的图片作为验证集进行验证，随后将验证集的图片进行Gamma校正，校正图片的整体亮度后再次进行验证。实验结果表明，本文提出的方法针对低光照条件下的交通标志检测实现了较明显的性能提升。     

基于改进YOLOv5的安全帽佩戴检测算法

现有的YOLOv5模型无法精确检测出进入复杂施工现场内的人员佩戴安全帽问题,本文提出了一种基于YOLOv5的安全帽检测算法。模型的具体改进方法为：在主干网络中新增了一个小目标层P2和3-D注意力机制SimAM,提升算法的特征提取能力便于能够更容易检测出小目标;将边框损失函数CIoU＿Loss改为SIo U＿Loss,以提升对小目标检测的训练速度与精度,从而得到一种新的安全帽佩戴检测模型。实验结果显示,修改后的YOLOv5s算法大大提高了复杂工程现场安全帽检测的准确率,较原有的算法提高了1.4个百分点,mAP值达到了95.5%。     

基于改进YOLOv2算法的交通标志检测

针对YOLOv2算法实际检测到的小尺寸交通标志质量不佳,识别率低,实时性差的问题,提出一种基于改进YOLOv2的交通标志检测方法.首先,通过直方图均衡化、BM3D对图像增强以获取高质量图像;接着,将网络顶层卷积层输出的特征图进行精细划分,得到高细粒度的特征图,以检测高质量、小尺寸的交通标志;最后,采用归一化及优化置信度评分比例对损失函数进行改进.在结合CCTSD (中国交通标志检测数据集)和TT100K数据集的新数据集上进行实验,与YOLOv2网络模型相比,经过改进后的网络识别率提高了8.7%,同时模型的识别速度提高了15 FPS.实验结果表明:所提方法能够对小尺寸交通标志进行精准检测.     

基于YOLOv4-Ghost交通标志检测

近年来,用于交通标志检测的模型通常需要高性能GPU设备才能做到实时性,而计算资源受限的设备很难满足实时性计算任务的需求。针对此问题,提出一种改进的目标检测网络YOLOv4-Ghost模型,实现对算力要求较低的交通标志实时检测模型。利用数据增强策略来模拟真实环境中出现过的天气情况;将GhostNet轻型网络作为检测模型的骨干网络降低模型参数量;优化Neck部分参数量占比最高的PANet模块中普通卷积为Ghost卷积块;Head部分只保留两个检测尺寸较小的预测器。实验结果表明,改进的YOLOv4-Ghost模型权重文件大小是原始YOLOv4模型的17.5%,帧数最快是YOLOv4的2倍,平均精度(mAP)仅降低1.42%。YOLOv4-Ghost可用于实时性和检测精度要求较高的道路交通标志检测要求。     

基于YOLOv5增强模型的口罩佩戴检测方法研究

人脸口罩佩戴检测是公共场所疫情防控中极为重要的措施,智能、高效地检测口罩佩戴情况对实现疫情防控的自动化和数字化具有重要意义。使用卷积类深度神经网络实现端到端的人脸口罩佩戴检测具有可行性,但卷积类神经网络具有结构复杂、参数量和浮点计算量庞大的特点,从而产生较高的计算开销和内存需求,极大地限制了其在资源有限的终端设备上的应用。为了使人脸口罩佩戴监督功能更易获取,并实现多尺度条件下的模型压缩和加速检测,提出一种基于改进YOLOv5的轻量化增强网络模型。设计参数量和计算量更小的GhostBottleneckCSP和ShuffleConv模块并替换原YOLOv5网络中的C3及部分Conv模块,以降低特征通道融合过程中的计算量并增强特征表达能力。实验结果表明,该模型的识别精度达95%以上,模型在精度近乎无损失的前提下,参数量和计算量分别仅为原YOLOv5网络的34.24%和33.54%,且在GPU和CPU上的运行速度分别提升13.64%和28.25%,降低了模型对内存存储及计算能力的要求,更适用于在资源有限的移动端部署。     

融合Transformer和改进PANet的YOLOv5s交通标志检测

针对交通标志检测速度慢和目标大小与类别极度不平衡等问题,提出一种融合Transformer和改进PANet网络的YOLOv5s交通标志检测算法。首先在不增加模型复杂度的前提下,将主干网络末端与Transformer融合以提高网络特征提取能力;其次由于所采用交通标志数据集的目标尺度太小,导致网络32倍大尺度检测层检测效果不佳,故不采用相关网络层,同时采用K-means算法得出适合的预测候选框;然后改进损失函数以解决正负样本极度不平衡问题。最后将所提出的改进算法在Jetson AGX Xavier平台上部署验证。实验结果表明,所提算法检测性能更佳,其准确率和召回率在原网络的基础上分别提高了2.2%和0.7%,模型参数量和计算复杂度分别减少了25.8%和10.1%。在Xavier上的检测速度达到76FPS,满足实时交通标志检测的要求且易于在实际场景部署。     

基于改进YOLOv5的昏暗小目标交通标志识别

为了实时检测并识别路上的交通标志,针对在不良光照情况影响下小型交通标志的识别精确度较低、误检、漏检严重的问题,提出了一种基于改进YOLOv5的交通标志识别模型.首先在YOLOv5模型的浅层特征图层增加一次concat操作,将浅层的特征信息结合中间特征图层作为一个检测头,有利于小目标交通标志的识别效率.其次将坐标注意力机制添加到YOLOv5模型中,从而提高特征提取的效率.对中国交通标志数据集TT100K进行数据扩充和暗光增强的操作,最后在经过预处理的TT100K数据集上验证本文改进的模型检测效果.实验结果表明本文改进的模型对小目标及昏暗情况的交通标志识别效率有很大的提升.本文改进的YOLOv5模型与最初的YOLOv5模型均在扩充后的数据集上进行训练后的结果相比,在准确率上提升了1.5%,达到了93.4%;召回率提升了6.8%,达到了92.3%; mAP值提高了5.2%,达到了96.2%.     

基于改进YOLOv5的安全帽佩戴检测算法

针对现有安全帽佩戴检测干扰性强、检测精度低等问题,提出一种基于改进YOLOv5的安全帽检测新算法。首先,针对安全帽尺寸不一的问题,使用K-Means++算法重新设计先验框尺寸并将其匹配到相应的特征层;其次,在特征提取网络中引入多光谱通道注意力模块,使网络能够自主学习每个通道的权重,增强特征间的信息传播,从而加强网络对前景和背景的辨别能力;最后,在训练迭代过程中随机输入不同尺寸的图像,以此增强算法的泛化能力。实验结果表明,在自制安全帽佩戴检测数据集上,所提算法的均值平均精度（mAP）达到96.0%,而对佩戴安全帽的工人的平均精度（AP）达到96.7%,对未佩戴安全帽的工人的AP达到95.2%,相较于YOLOv5算法,该算法对佩戴安全帽的平均检测准确率提升了3.4个百分点,满足施工场景下安全帽佩戴检测的准确率要求。     

基于YOLOv5改进的铁路工人安全帽检测算法研究

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%。     

基于改进YOLOv5的多任务安全人头检测算法

针对目前监控摄像头预置检测算法存在人脸隐私泄露风险的问题,提出一种基于YOLOv5结构的多任务安全人头检测算法Privacyface-YOLO及轻量级检测版本Privacyface-YOLO （Light）。Privacyface-YOLO的主干网络采用带残差结构的跨阶段局部网络ResCSP,通过残差结构降低特征学习的复杂度,提升网络对人头特征的提取能力。轻量级版本Privacyface-YOLO （Light）使用深度可分离卷积替换ResCSP模块,以减少计算量并提升网络的运行速度。模型的颈部模块引入特征金字塔与路径聚合网络,实现跨层多尺度信息交流,提升模型在复杂人头与小目标场景下的鲁棒性。对提取出的特征进行三分支输出,其中目标定位分支用于定位人头坐标,人头分割分支生成覆盖人头的掩膜以保证人脸隐私,人数回归分支获得图像中的人头总数,通过多任务三分支结构保护人脸隐私同时满足更加复杂的场景需求。实验结果表明,Privacyface-YOLO算法能够有效完成实时人头检测任务并保护人脸隐私,相较目前主流人头检测算法,在人头数据集HollywoodHeads和Brainwash上,该算法的平均查准率AP50指标分别提升11.8%和5.8%,平均查准率AP70指标分别提升20.2%和35.2%。     

改进YOLOv5的机场跑道异物目标检测算法

针对机场跑道异物(foreign object debris,FOD)在图像中目标占比小,特征不明显,经常导致误检、漏检的问题,提出一种改进YOLOv5的FOD目标检测算法。改进多尺度融合与检测部分,融合高分辨率特征图增强小目标特征表达,移除大目标检测层以减少网络推理计算量;引入轻量高效的卷积注意力模块(CBAM),从空间与通道两个维度提升模型关注目标特征的能力;在特征融合阶段采用RepVGG模块,提高模型特征融合能力的同时提高了检测精度;采用SIoU Loss作为损失函数,提升了边框回归的速度与精度。在自制FOD数据集上进行对比实验,结果表明：该方法在满足实时性的条件下,实现了95.01%的mAP50、55.79%的mAP_50:95,比原算法YOLOv5分别提高了2.78、3.28个百分点,有效解决了传统FOD检测误检、漏检问题,同时与主流目标检测算法相比,提出的改进算法更适用于FOD检测任务。     

基于YOLOv5的空巢老人跌倒检测系统的设计与研究

空巢老人跌倒受伤,如不及时就医,可能会导致终身残疾,甚至危及生命。为此设计基于YOLOv5(单阶段目标检测算法)的空巢老人跌倒检测系统。首先自建跌倒数据集约7,000张,按1:4划分为训练集和验证集训练;然后搭建监控视频流、编写可视化检测客户端、部署服务器端,同时将短信阈值及进程融合到检测系统,实现老人跌倒行为的及时反馈;最后对约100个实际监控视频进行测试、分析。实验结果表明,系统对跌倒和正常两种状态的检测平均精度为94.23%,跌倒后正确发送短信为45次,发送成功率约98.10%,能达到较理想的效果。     

基于YOLOv3模型压缩的交通标志实时检测算法

YOLOv3目标检测算法检测精度高,检测速度快,能够实现对交通标志的实时检测。但由于YOLOv3模型要求设备具有较强的运算能力及较大的内存,难以直接部署在车辆等资源受限平台上。针对此问题,提出了一种Strong Tiny-YOLOv3目标检测模型,该模型通过引入FireModule层进行通道变换,在减小模型参数的同时能够加深模型深度。同时,模型在FireModule层之间加入short-cut来增强网络的特征提取能力。实验结果表明,模型在保持较高检测精度的前提下,能够极大减小YOLOv3模型对设备的依赖。与Tiny-YOLOv3模型相比,Strong Tiny-YOLOv3模型的参数量减少了87.3%,实际内存大小减少了77.9%,在GeForce 940MX上的检测速度提高了22.8%,且在GTSDB和CCTSDB交通标志数据集上的检测mAP分别提高了12%和3.8%。     

一种基于深度学习的交通标志识别算法研究

针对当前在真实环境中交通标志呈多尺度分布,且图像背景复杂、天气光照多变等多种因素造成识别精度低、识别速度慢等情况.提出了一种基于深度学习神经网络的交通标志识别的设计与实现.首先从公开数据集TT100K中选取出现次数最多的45类交通标志进行识别,接着对图像进行mosaic等图像增强及图像处理.然后在深度学习神经网络中的Y...