基于YOLOv5s的导盲系统障碍物检测算法

由于盲人缺乏视觉感知能力,因此在户外独立出行时具有较大的风险。为了增强盲人户外场景下的环境感知能力,本文针对导盲系统的实际应用,提出一种基于YOLOv5s改进的导盲系统障碍物检测算法。首先,为了降低整体模型的计算量,使用MobileNetV3代替原网络的主干特征提取网络;然后,引入CA注意力机制使模型更好地关注训练过程中的有效特征;最后,采用EIoU边界框损失函数替换原模型的CIoU,优化了预测框的回归速度与精度。在服务器上进行模型验证,实验结果表明本文所提算法相较原模型计算量降低了59%,参数量降低了49.3%,同时mAP提高了2.3%,具有一定的实用价值。     

基于改进YOLOv5s的铁轨表面裂纹检测算法

铁轨轨枕表面出现的裂纹可能对轨道交通造成安全隐患。针对铁轨裂纹检测的方法存在通用性差、精度低、召回率低的问题,提出一种基于改进YOLOv5s的铁轨裂纹检测算法YOLOv5s-CBE。首先将CA注意力模块分别加入主干C3模块以及C3与SPPF之间,从通道和空间两个维度捕获通道关系和位置信息,提高YOLOv5s主干网络特征提取能力。其次,在YOLOv5s的Neck部分,使用BiFPN融合不同尺度信息,获取拥有丰富语义信息的输出特征图;同时,加权双向特征融合金字塔结构通过引入权重调整不同尺度输入特征图对输出的贡献,优化特征融合效果,减少了卷积过程中特征信息的丢失,提高了检测精度。最后,将原YOLOv5s中损失函数CIoU改为EIoU。EIoU不仅考虑了中心点距离和纵横比,而且还考虑了预测框与真实框宽度和高度的真实差异,提高了锚框的预测精度。相较于原始网络YOLOv5s,YOLOv5s-CBE铁轨裂纹检测网络在自制铁轨裂纹数据集上,模型大小相较于基础网络YOLOv5s降低了1.0 MB,精度mAP提高了3.7%,召回率由73.5%提升到76.2%,不同尺寸裂纹的漏检现象减少,具有一定的优越性和...     

针对遥感图像目标检测的改进YOLOv5s算法

针对遥感图像中背景复杂、小目标分布密集以及易受环境因素影响导致检测性能不佳的问题,提出一种改进的YOLOv5s目标检测算法。首先,通过设计一种混淆鉴别注意力机制（Confusion-Distinguishable Attention,CDA）来避免目标与背景之间的混淆,提高对目标信息的关注度,能够有效提升目标检测的准确性和健壮性。其次,在原结构的颈部添加小目标检测层,解决小目标分布紧密、漏检的现象,从而提高算法的多尺度目标检测性能。最后,在DOTA数据集中进行实验和验证。实验结果表明,所提算法能够明显提高遥感图像目标检测的平均准确率。     

基于改进YOLOv5s的道路裂缝检测算法

为了解决道路巡检系统光学传感器采集的裂缝图像中颜色特征不明显且尺寸不规则造成检测精度不高、泛化能力不足的问题,提出改进YOLOv5s的裂缝检测算法。将结合深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution, DSC)的全局注意力(Global Attention Mechanism, GAM)引入主干特征提取网络,在降低注意力复杂度的同时获得丰富的跨维度特征,增强了裂缝的识别能力;采用空间金字塔软池化网络(Spatial Pyramid Softpool, SPSF),通过Softpool池化保留多维语义以减少信息弥散,提高了边界框回归的准确性;在颈部特征增强网络,运用空洞深度可分离卷积(Atrous DSC)进行下采样,通过扩大感受野加强深层和浅层信息的聚合能力,提高裂缝识别的泛化性。经过在自制道路裂缝数据集上的实验,相较于YOLOv5s,改进算法的mAP提高2.2%,有效提升了道路裂缝检测的准确性和对不同背景下裂缝识别的泛化能力。     

基于YOLOv5s的改进实时红外小目标检测

针对红外图像分辨率低、背景复杂、目标细节特征缺失等问题,提出了一种基于YOLOv5s的改进实时红外小目标检测模型Infrared-YOLOv5s。在特征提取阶段,采用SPD-Conv进行下采样,将特征图切分为特征子图并按通道拼接,避免了多尺度特征提取过程中下采样导致的特征丢失情况,设计了一种基于空洞卷积的改进空间金字塔池化模块,通过对具有不同感受野的特征进行融合来提高特征提取能力;在特征融合阶段,引入由深到浅的注意力模块,将深层特征语义特征嵌入到浅层空间特征中,增强浅层特征的表达能力;在预测阶段,裁减了网络中针对大目标检测的特征提取层、融合层及预测层,降低模型大小的同时提高了实时性。首先通过消融实验验证了提出各模块的有效性,实验结果表明,改进模型在SIRST数据集上平均精度均值达到了95.4%,较原始YOLOv5s提高了2.3%,且模型大小降低了72.9%,仅为4.5 M,在Nvidia Xavier上推理速度达到28 f/s,利于实际的部署和应用。在Infrared-PV数据集上的迁移实验进一步验证了改进算法的有效性。提出的改进模型在提高红外图像小目标检测性能的同时,能够满足实时性要...     

改进YOLOv5s算法的地铁场景行人目标检测

地铁场景行人目标存在大小不一、不同程度遮挡以及环境过暗导致目标模糊等问题,很大程度影响了行人目标检测的准确性。针对上述问题,本研究提出了一种改进YOLOv5s目标检测算法以增强地铁场景行人目标检测的效果。构建地铁场景行人数据集,标注对应标签,进行数据预处理操作。本研究在特征提取模块中加入深度残差收缩网络,将残差网络、注意力机制和软阈值化函数相结合以增强有用特征信道,削弱冗余特征信道;利用改进空洞空间金字塔池化模块,在不丢失图像信息的前提下获得多尺度、多感受野的融合特征,有效捕获图像全局上下文信息;设计了一种改进非极大值抑制算法,对目标预测框进行后处理,保留检测目标最优预测框。实验结果表明：提出的改进YOLOv5s算法能有效提高地铁场景行人目标检测的精度,尤其对小行人目标和密集行人目标的检测,效果提升更为显著。     

基于改进YOLOv5s的Deep PCB缺陷检测算法研究

现有PCB缺陷检测方法的精确率较低而且模型复杂度也较高.针对这个问题,提出了基于改进YOLOv5s的Deep PCB缺陷检测算法.该算法在颈部网络（Neck）的C3层后添加了卷积注意力模块（Convolutional Block Attention Module,CBAM）,对小目标的检测建立特征映射关系,对特征图进行注意力重构,赋予了小目标更高的特征权重,提高网络对印刷电路板（Printed Circuit Board,PCB）图像中小目标的特征提取能力.为了从根本上解决目标特征冗余的问题,实现网络的轻量化,并且确保网络检测的精确度,提出使用Ghost Conv模块替换Conv模块,同时将C3模块改为Ghost Bottleneck模块.使用有效交并比损失（EIOU Loss）函数代替完全交并比损失（CIOU Loss）函数,减小了预测框宽高与置信度的真实差值,减少了网络的回归损失.使用上海交通大学图像处理与模式识别研究所公开的Deep PCB数据集开展实验,结果表明本文算法相较于YOLOv5s,在IOU=0.5时,mAP提升了6.8%,速度提升了4.7 Fps,模型大小减少了2.9...     

基于SimAM-YOLOv5s的PCB缺陷检测算法

为解决PCB缺陷检测存在精度低、检测效果差的问题,提出一种基于SimAM-YOLOv5s的PCB缺陷检测算法。利用Kmeans++对锚框进行重新聚类,通过添加浅层尺度信息来丰富小目标数据,提高深层和浅层语义信息的融合能力;将损失函数修改为SIoU,即引入角度损失来计算距离损失,以加快网络收敛速度,使回归参数更加准确;通过结合轻量化注意力机制SimAM为网络提供三维的注意力权重,过滤掉冗余信息,改善模型的准确性和鲁棒性。实验结果表明,改进后YOLOv5s算法的模型大小为27.7 MB,检测的平均精度均值为98.39%,比原网络提高了4.44%,有效提升了PCB缺陷检测的精度。     

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。     

基于改进YOLOv5的煤矿井下目标检测研究

针对煤矿井下环境多利用红外相机感知周边环境温度成像,但形成的图像存在纹理信息少、噪声多、图像模糊等问题,该文提出一种可用于煤矿井下实时检测的多尺度卷积神经网络(Ucm-YOLOv5)。该网络是在YOLOv5的基础上进行改进,首先使用PP-LCNet作为主干网络,用于加强CPU端的推理速度;其次取消Focus模块,使用shuffle_block模块替代C3模块,在去除冗余操作的同时减少了计算量;最后优化Anchor同时引入H-swish作为激活函数。实验结果表明,Ucm-YOLOv5比YOLOv5的模型参数量减少了41%,模型缩小了86%,该算法在煤矿井下具有更高的检测精度,同时在CPU端的检测速度达到实时检测标准,满足煤矿井下目标检测的工作要求。     

重参数化大核卷积的光学黑色素瘤图像检测算法

针对皮肤镜采集的光学黑色素瘤图像,由于其背景信息复杂,干扰信息过多,导致检测精度较低,容易出现误检、漏检等问题,提出一种重参数化大核卷积的光学黑色素瘤图像检测算法。首先,在主干部分设计一种融合大核卷积与C3的新模块C3＿RepLK,以增大模型的感受野,提取更多的有效信息。其次,引入感受野模块RFB,融合不同尺度的特征信息,减少错检。颈部网络中采用混合密集稀疏卷积GSConv和轻量化上采样算子CARAFE,使得网络能够捕捉到丰富的上下文信息,抑制漏检。最后,在算法中融入二阶通道注意力模块SOCA,加强特征之间的关联性,关注更有用的特征。实验表明,所提检测算法较原YOLOv5算法,所有类别平均精度从85.0%提升至89.4%,证明所提出的算法对于检测黑色素瘤的有效性。     

基于改进YOLOv5的PCB小目标缺陷检测研究

面对印刷电路板(print circuit board,PCB)小型化、多层化、高集成化的趋势,针对目前PCB缺陷检测方法存在漏检、特征提取困难、误检率高以及检测性能差等问题,本文提出了基于改进YOLOv5算法的PCB小目标缺陷检测方法。该方法先针对PCB小目标缺陷特点采用DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise) +二分K-means聚类算法以找到更适合的锚框;然后对YOLOv5的特征提取层、特征融合层以及特征检测层进行改进,增强关键信息的提取,加强深层信息与浅层信息的融合;从而减少PCB缺陷的误检率、漏检率,以提高网络的检测性能;最后在公开PCB数据集上进行相关对比实验。结果表明,改进后模型的平均精度(mAP)为99.5%,检测速度为0.016 s。相比于Faster R-CNN、YOLOv3、YOLOv4网络模型,检测精度分别提升了17.8%、9.7%、5.3%,检测速度分别提升了0.846 s、0.120 s、0.011 s,满足PCB缺陷在实际工业生产现场的高精度、高速度检测要求。     

基于改进YOLOv4-tiny的轻量化室内人员目标检测算法

深度学习在室内人员检测领域应用广泛,但是传统的卷积神经网络复杂度大且需要高算力GPU的支持,很难实现在嵌入式设备上的部署。针对上述问题,该文提出一种基于改进YOLOv4-tiny的轻量化室内人员目标检测算法。首先,设计一种改进的Ghost卷积特征提取模块,有效减少了模型的复杂度;同时,该文通过采用带有通道混洗机制的深度可分离卷积进一步减少网络参数;其次,该文构建了一种多尺度空洞卷积模块以获得更多具有判别性的特征信息,并结合改进的空洞空间金字塔池化结构和具有位置信息的注意力机制进行有效的特征融合,在提升准确率的同时提高推理速度。在多个数据集和多种硬件平台上的实验表明,该文算法在精度、速度、模型参数和体积等方面优于原YOLOv4-tiny网络,更适合部署于资源有限的嵌入式设备。     

基于物联网的井下人员定位算法

随着煤炭开采强度和深度的提高,物联网技术逐渐成为井下人员定位系统中的热点。此外,3G网络的不断发展也为井下人员的精确定位提供了强有力的支持。采用TD-SCDMA技术,在井下铺设TD基站,利用物联网技术完成井下节点的组网建设。在此基础上对传统的Chan算法和Taylor算法进行改进,充分利用TD-SCDMA技术的优势,提出一种混合数据融合定位算法,经仿真证明,提出的基于物联网的定位算法在一定程度上克服了煤矿井下恶劣环境的影响,大大提高了定位精度。     

高性能YOLOv5：面向嵌入式平台高性能目标检测算法研究

针对目前深度学习单阶段检测算法综合性能不平衡以及在嵌入式设备难以部署等问题,该文提出一种面向嵌入式平台的高性能目标检测算法。基于只看1次5代 (YOLOv5)网络,改进算法首先在主干网络部分采用设计的空间颈块代替原有的焦点模块,结合改进的混洗网络2代替换原有的跨级局部暗网络,减小空间金字塔池化 (SPP)的内核尺寸,实现了主干网络的轻量化。其次,颈部采用了基于路径聚合网络 (PAN)设计的增强型路径聚合网络 (EPAN),增加了P6大目标输出层,提高了网络的特征提取能力。然后,检测头部分采用以自适应空间特征融合 (ASFF)为基础设计的自适应空洞空间特征融合 (A-ASFF)来替代原有的检测头,解决了物体尺度变化问题,在少量增加额外开销情况下大幅提升检测精度。最后,函数部分采用高效交并比 (EIoU)代替完整交并比 (CIoU)损失函数,采用S型加权线性单元 (SiLU)代替HardSwish激活函数,提升了模型的综合性能。实验结果表明,与YOLOv5-S相比,该文提出的同版本算法在mAP@.5,mAP@.5:.95上分别提高了4.6%和6.3%,参数量降低了43.5%,计算复杂度降低了12.0%,在Jetson Nano平台上使用原模型和TensorRT加速模型进行速度评估,分别减少了8.1%和9.8%的推理延迟。该文所提算法的综合指标超越了众多优秀的目标检测网络,对嵌入式平台更为友好,具有实际应用意义。     

基于改进YOLOv3算法的行人检测研究

YOLOv3算法在单一物体目标检测时使用Darknet53作为主干,网络出现冗余现象,导致参数过多,检测速度变慢,传统的边界框损失函数影响检测定位准确性。针对这一问题,文中提出了改进YOLOv3算法的行人检测方法。通过构造以Darknet19为主干网络多尺度融合的新型网络,加快训练速度和检测速度,还通过引入广义交并比损失函数来提高检测精确度。实验结果表明,在行人检测数据集如INRIA行人数据集中,相比于原始算法,文中所提算法的精确度提高了5%。和Faster R-CNN相比,在保证准确率的情况下,采用文中算法使单张图片的检测速度达到了每张0.015 s。     

基于改进YOLOv5的动车组关键部件缺陷检测

针对目前动车组(electric multiple units,EMUs) 关键部件缺陷检测模型复杂、小目标漏检率高和检测效率低的问题,提出一种基于改进YOLOv5的缺陷检测方法。该方法在利用生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)进行数据增强的基础上,采用轻量级网络MobileNetV3-large对YOLOv5m主干网络进行替换,同时使用深度可分离卷积优化颈部3×3网络结构,以降低模型的参数量和计算量;在改进后的主干网络中引入坐标注意力机制(coordinate attention,CA),以捕获小目标的位置信息和通道信息,增强网络的特征表达能力;对非极大值抑制(non-max suppression,NMS)算法进行优化,融入重叠检测框中心点的位置信息,以提升预测框的定位准确性。在EMUs缺陷数据集上的实验结果表明,本文提出的检测模型相较于YOLOv5m,参数量减少了77%,计算量降低了80.9%,单张图片的检测时间减少了31.7%,平均精度均值(mean average precision,mAP)可达到0.804。另外,在NEU-DET数据集上的实验结果表明,改进后的模型也具有较强的泛化能力。     

基于改进YOLOv3算法的带钢表面缺陷检测

针对热轧带钢表面缺陷检测中存在的检测速度慢、检测精度低等问题,提出了一种改进的YOLOv3算法模型.使用加权K-means聚类算法来优化确定先验框参数,提高先验框（priors anchor）与特征图层（feature map）的匹配度;同时,调整YOLOv3算法的网络结构,融合浅层特征与深层特征,形成新的大尺度检测图层,提高网络对带钢表面缺陷的检测精度.实验结果表明,改进后的YOLOv3算法在NEU-DET数据集上平均精度均值达到了80%,较原有的YOLOv3算法提高了11%;同时检测速度保持在50fps,优于目前其它深度学习带钢表面缺陷检测算法.     

基于双通道注意力的轻量化PCB缺陷检测研究

印刷电路板 (printed circuit board,PCB)在实际生产过程中存在缺陷样式多种多样、缺陷小、缺陷位置难以定位的问题,而一个巨大的模型难以实现实时检测的要求,且大量的深度可分离卷积层建立的轻量级模型也不能达到足够的精度,为此提出一种基于YOLOv5s的PCB缺陷检测算法。 将原始Backbone的Conv模块跟C3模块用GhostConv替换,在Neck部分则引入了一种新的轻量级卷积技术GSConv,减轻模型大小的同时保持精度,GSConv在模型的准确性和速度之间完成了一个极好的权衡,针对许多注意力模块无法关注全局信息同时模型大的问题,提出了多尺度的轻量化双通道注意力模块(double channel depthwise attention module,DWAM),进一步提高模型精度。通过多组实验, 结果表明,改进算法所有类别的平均mAP为99.14%,且模型的GFLOPs为7.194 G,Params为7.175,原始的YOLOv5s平均mAP为96.86%,GFLOPs为6.89 G,Params为6.596,虽然Params以及GFLOPs有所增大,但是还是满足轻量网络的要求,并且精度相对于YOLOv5s提高了2.25%,且对于每个类别的缺陷识别准确率都有改善,大幅减少计算量和模型参数的同时保证了准确率,满足工业检测生产需求的同时便于移动端部署。