轻量化改进的YOLOv5s电厂人员行为检测方法

针对现阶段实时监测发电厂内人员存在违规行为活动较为困难的问题，提出基于改进YOLOv5s网络的枪球联动行为边缘计算系统。该系统利用枪球联动提高监控画面中小目标的成像质量，降低检测算法对小目标的检测难度，提高检测能力；同时针对检测网络计算复杂的问题，对YOLOv5s检测模型进行轻量化改进，提出YOLOv5s-light轻量型检测网络，修改预置检测anchors以及BottleNeck模块，提出BN-SiLU-weight特征提取结构，降低模型计算难度，提高模型检测速度，优化边缘计算部署能力。实验结果表明，YOLOv5s-light模型在mAP仅下降0.5%的前提下，实现了模型参数下降30%，推理时间缩短21.4%，结合枪球联动可以实现mAP提高1.5%，满足实时快速的边缘检测需求。