基于改进YOLOv5的树莓派火焰识别系统

火灾会对人员与财产安全造成巨大危害,如何迅速、准确地检测火焰出现具有重要意义。为实现高大空间条件下火焰的准确识别,设计了一种具有二自由度、可全方位检测环境情况的红外摄像头,并结合深度学习对目标检测算法YOLOv5进行改进;利用K-Means聚类算法匹配出9个聚类中心宽高维度替换原网络anchor参数;考虑了目标框相对比例,对损失函数进行优化,并用于树莓派上实现火焰识别。测试结果表明：改进的YOLOv5算法在树莓派上单张检测耗时2.9 s,较无改进YOLOv5算法减少78%;系统查准率为100%,识别目标框置信度均在0.9以上,能够快速准确识别出火焰。     

基于改进YOLOv5的坦克目标检测算法

坦克目标的准确识别定位是信息化战争中一项重要研究,针对传统检测算法抗干扰性差、难应用于大视野复杂环境下的问题,提出了一种基于改进YOLOv5坦克自动识别的检测算法。利用YOLOv5模型对大视野复杂战场环境下坦克目标进行识别：在YOLOv5基础模型中引入Attention-based information fusion模块,提高模型检测精度和识别能力;使用Pre-segment multi-scale fusion模块解决骨干网络中池化操作所造成的信息丢失问题;使用Swin Transformer机制降低小目标坦克漏检误检的问题。在坦克数据集上进行实验,结果表明：与YOLOv5原始模型相比,改进模型的召回率、平均精度分别提高了9.1%、5.1%。改进后的YOLOv5模型可以很好地对大视野复杂环境下坦克目标进行精确识别,改善了坦克目标检测中小目标漏检的问题。     

改进YOLOv5的航拍图像识别算法

航拍图像识别广泛应用于各类军用、民用领域,因其距离远、成像模糊、目标相互遮挡等特点使得目标检测准确度一直不高,针对这一问题,提出了一种基于YOLOv5模型的改进方法。通过引入数据增强和标签平滑方法、改进损失函数为DIoU和增加针对小目标的网络处理层来提高目标检测效果。实验结果表明,在相同训练条件下,改进后的YOLOv5算法对大多数种类的目标检测准确率都有所提升,平均精确率提高了17%,平均召回率提高了2%,mAP@0.5达到了70.4%,比原始模型提升了6.1%。     

基于改进YOLOv5的交通标志识别模型

针对交通标志识别任务中存在识别精度低、检测速度慢等问题,提出了一种基于改进YOLOv5的交通标志识别模型。首先使用轻量型网络Shufflenetv2替换YOLOv5主干网络提高模型检测速度;然后采用BiFPN作为Neck层中的特征融合结构,实现多尺度融合;最后使用K-means算法重新获取模型初始锚框值。实验结果表明,改进后的网络模型识别精度优于原始YOLOv5,提高了对交通标志的识别效果。     

基于YOLOv5与目标追踪算法的戴口罩人脸识别系统

针对后疫情时代人脸识别系统无法在佩戴口罩的情况下准确识别人脸的问题,基于OpenCV库和Dilb库架构系统,引入YOLOv5目标检测算法替代Dlib原有的人脸目标区域检测算法。通过检测算法获取一系列目标特征值的坐标位置后,采用CentriodTracking目标追踪算法来处理这些特征,从而实现对佩戴口罩人脸图像的快速识别,系统同时实现了用户注册、数据录入、信息管理和日志等功能。     

基于YOLOv5和膨胀卷积的鱼类目标检测算法

鱼类目标所在的场景常存在较强的水下噪声,同时鱼类目标有着与周围环境相近的伪装色,使得鱼类目标检测的效果达不到很高的水平。为了精准且快速的检测鱼类目标,提出了一种基于YOLOv5和膨胀卷积的目标检测网络,首先利用YOLOv5网络提取图片特征,然后利用基于膨胀卷积的三支路特征融合结构整合大范围的全局信息,最后通过检测头对图片中鱼类目标的位置进行预测并用矩形框进行标记。研究表明,本文的算法在自建数据集上m AP达到81.5%,相较于原始的YOLOv5s算法提升了1.5%,而且能实时准确的获取到鱼类目标的位置,极大提升了鱼类目标检测的效率。     

基于YOLOv5算法对斑马鱼幼鱼的检测研究

斑马鱼幼鱼行为学分析常常是药物学研究与基因操作的直观表现,在封闭、复杂环境下对幼鱼进行检测是研究其功能特性的基本步骤。由于幼鱼属于小目标,本文通过去掉YOLOv5网络中的大尺度预测层和大、中尺度预测层,得到了YOLOv5m-sm模型以及YOLOv5m-s模型;由于没有公开的幼鱼数据集,本文使用DarkLabel标注软件将幼鱼头部作为特征标记,得到的Zebradata数据集,并按4:1的比例分为训练集与验证集,分别用来训练及验证模型;为了测试算法对幼鱼的检测能力,使用160张含有23条幼鱼的测试集对YOLOv3m、YOLOv5s、 YOLOv5m-s、YOLOv5m-sm和YOLOv5m模型进行识别实验。实验结果表明,YOLOv5m-s算法具有较高的识别准确度,满足幼鱼目标检测要求。     

基于改进YOLOv3的安全帽佩戴识别算法

针对传统安全帽佩戴识别算法检测精度低、鲁棒性差的问题,提出了一种基于深度学习的安全帽佩戴检测方法.该方法以YOLOv3检测算法为基础,对其网络结构和损失函数加以改进.首先,通过增加特征图弥补原YOLOv3算法对小目标检测效果不佳的问题;然后在增加特征图的基础上,使用K-means聚类算法对收集的安全帽数据集进行聚类,选...     

基于改进YOLOv5的交通车辆目标检测

随着城市人口的不断增加,不同的车辆使得交通状况越来越复杂。对此番现象进行研究之后,提出了一种改进的YOLOv5深度神经网络模型来实现交通中的车辆识别与检测,将有效帮助交通管理部门分析车辆和行人的运行状况。在分析YOLOv5算法的核心后,并针对交通目标尺度变化大的特点,充分利用了YOLOv5算法检测轻量化、速度快、实时性强的性质,并在此基础上,用FPN架构改进网络结构以便适应目标尺度的剧烈变化,用改进的K-means算法选出更加适合的初始候选框,不仅提高了运行速度,而且满足了实时性和准确性的要求,最终获得了较为成功的目标检测效果及其方案。     

基于改进YOLOv5的海面目标检测算法

针对海面目标检测模型难以应用在存储能力和计算能力较小的移动端的问题,提出一种基于改进YOLOv5的海面目标检测算法。采用轻量级提取网络ShuffleNetv2 Block作为YOLOv5网络的骨干部分,减少模型计算量和参数量;使用加权双向特征金字塔网络模块替换原特征融合网络模块,提高网络对不同尺度的特征提取能力;引入坐标注意力机制,提高模型检测精度。在海面目标数据集上进行实验,结果表明：与YOLOv5模型相比,改进模型的精确率、召回率、平均精度分别提高了1.2%、1.4%、0.9%,计算量和参数量分别降低了55.8%,54.9%。改进后的YOLOv5模型不仅提高了检测精度和模型性能,还压缩了模型的计算量和参数量,有利于部署在移动设备端。     

基于改进YOLOv5s的交通标志检测算法

针对城市道路的交通标志在真实路况中存在光照不均、遮挡等因素导致的在目标检测任务中出现参数量过多、检测速度慢等问题,文章基于原有YOLOv5s的网络框架提出一种改进后的目标检测网络Shuffle-Block,首先选用开源的CCTSDB数据集进行实验,引入Shuffle-Block模块替换YOLOv5s原始的CSPDarknet主干网络,使得YOLOv5s的网络模型轻量化,降低模型的复杂程度。     

基于YOLOv5的轻量化目标检测算法

使用搭载YOLOv5算法的无人机对物体进行目标检测时,由于其权重文件占有较大内存而要求无人机有较高的硬件配置,这在很大程度上约束了无人机进行目标检测的发展。为了解决这一问题,提出了一种改进的YOLOv5算法。使用深度可分离卷积代替普通卷积层,以使YOLOv5s轻量化。由于无人机从空中俯瞰物体,拍摄的图片具有较大的视野,因此将Dropblock与注意力机制添加至YOLOv5s主卷积层的底层来增加YOLOv5s的泛化能力与识别能力,进而提高YOLOv5s的小目标检测能力。使用所提方法对车辆数据集进行训练,获得了83%的训练准确率,并通过对比试验证明了所提方法比原始YOLOv5s具有更强的小目标检测能力。     

基于改进YOLOv5的路面缺陷检测算法研究

针对传统的路面缺陷检测算法,路面缺陷特征提取单一,且依赖于人工提取,导致检测效率低下的问题,提出了一种基于改进YOLOv5的路面缺陷检测算法。针对原算法对路面缺陷的位置信息提取不充分,引入CBAM注意力机制并对空间注意力中的7*7卷积层替换为3个串行5*5卷积后使用1*1卷积融合3个不同感受野下的特征信息,增强提取缺陷位置信息的能力。在训练阶段,增加正样本的数量,缓解模型训练时的正负样本不均衡。为证明该算法的有效性,在公共数据集GRDDC2020上进行验证,实验表明,改进后的YOLOv5算法F1-score相比于原YOLOv5算法提高2.1%,达到57.7%。     

基于YOLOv5算法的红外图像行人检测研究北大核心CSCD

目标检测是自动驾驶的重要前提,是与外界信息交互的重要环节。针对夜间远处行人检测识别精度低、漏检的问题,提出一种针对检测小尺寸行人的YOLOv5-p4的夜间行人识别模型。首先,通过增加更小目标的检测层,引入BiFPN特征融合机制,防止小目标被噪声淹没,使网络模型可以更聚焦于物体的细小特征;同时使用K-means先验框聚类出更小目标的锚框,并且使用了多尺度的数据增强方法,增加模型的鲁棒性。使用了MetaAcon-C激活函数与EIoU回归损失函数使模型收敛效果更好,提升了算法远距离行人的检测的准确率。最后在红外行人数据集FLIR上验证改进后的YOLOv5-p4模型对于行人的检测能力,实验结果表明该方法与传统方法相比,准确率从86.9%提升到90.3%,适合用于红外图像中的行人检测。     

基于YOLOv5的改进小目标检测算法研究

文章针对小目标检测存在的可利用特征少、定位精度要求高、数据集小目标占比少、样本不均衡和小目标对象聚集等问题,提出将coordinateattention注意力嵌入YOLOv5模型。Coordinateattention注意力机制通过获取位置感知和方向感知的信息,能使YOLOv5模型更准确地识别和定位感兴趣的目标。YOLOv5改进模型采用木虱和VisDrone2019数据集开展实验验证,实验结果表明嵌入coordinate attention能有效提高YOLOv5的算法性能。     

基于改进YOLOv5卷积神经网络的SAR图像目标识别

提出一种改进YOLOv5网络,并将其用于SAR图像目标识别。为了优化网络性能,文中进行了三个方面的改进：使用宽度比和高度比作为标注框之间的距离度量,并采用k-means聚类方法生成先验锚点框,作为预测框优化时的框尺寸初始值;改进框回归损失函数,引入Scylla交并比来代替竞争性交并比,以提高对密集分布目标的定位精度;改进置信度损失函数,使用焦点损失来替代二元交叉熵,以提高在复杂背景下的目标识别精度。基于MSAR数据集,选择了YOLOv3、常规YOLOv5作为对比网络,进行了大量的SAR图像目标识别实验。实验结果表明,相比两种对比网络,改进YOLOv5网络对各种目标均具有更高的识别准确率、召回率和F1值,以及更高的综合指标平均精度值和平均精度均值。     

基于改进YOLOv5的超分辨率和多尺度融合目标检测算法

为了提升目标检测算法在多尺度学习方面的能力,尤其是对小目标的检测能力,本文提出了一种基于改进YOLOv5的超分辨率和多尺度融合目标检测算法。首先,该算法使用子像素卷积代替原YOLOv5模型的上采样操作,提高图像的分辨率,并尽可能保留小目标的信息。其次,使用并行快速多尺度融合(parallel fast multi-scale fusion,PFMF)模块实现深层特征和浅层特征的双向融合,将原YOLOv5算法的3尺度预测升级为4尺度预测,以此提高模型多尺度特征学习能力和对小目标的检测效果。实验结果表明,与YOLOv5s相比,改进后的模型在PASCAL VOC数据集中,mAP@0.5提高了2.8个百分点,mAP@0.5∶0.95提高了3.5个百分点;在MS COCO数据集中,mAP@0.5提高了4.3个百分点,mAP@0.5∶0.95提高了5.2个百分点。改进后的 YOLOv5模型在多尺度检测,尤其是小目标的检测效果方面得到了提升,并具有一定的应用价值。