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基于深度学习的农场虫情检测算法研究及实现
《华东理工大学学报（自然科学版）》2024年第5期732-739,共8页罗小娟 胡鹏昊 
传统的病虫害防治手段需要消耗大量人力、物力,且达不到很高的精确度,为了更科学、高效地做好农场病虫害防治工作,本文结合深度学习技术和物联网技术研发了虫情检测系统进行病虫害的远程检测,提高防治工作的效率。该系统采用YOLO-v5网...
关键词：农场虫情检测 深度学习 物联网技术 YOLO-v5网络模型 图像处理识别 
基于YOLO v5深度网络的隧道衬砌质量评估
《山西建筑》2024年第17期6-11,共6页杨绪祥 耿元玲 左融 王涵予 
云南省交通厅科技创新及示范项目(项目编号:2022-23-1)。
雷达无损检测技术已成为隧道衬砌状态评估特别是在复杂地质条件下非可视区域结构安全性检测方面的重要手段,而当前隧道衬砌检测面临人工分析效率低、精度受限及人力成本高昂等难题。针对此问题引入深度学习技术,通过构建针对性的深度学...
关键词：雷达无损检测 深度学习 隧道衬砌 缺陷识别 地质缺陷 
基于改进YOLO v5的轻量化苹果检测方法
《江苏农业科学》2024年第12期217-223,共7页温彬彬 张华 孟祥龙 
河北省自然科学基金(编号:C2021204034);石家庄市科技计划(编号:231130351);河北省“三三三人才工程”项目(编号:A202101035)。
为了实现苹果采摘过程中准确快速的识别,本研究提出一种融合FasterNet模型的YOLO v5改进苹果检测算法。首先在基准图像特征提取模块中使用FasterNet架构替代YOLO v5模型中的卷积块和CSPLayer,降低算法复杂度并增强小目标的特征提取能力...
关键词：目标检测 YOLO v5 FasterNet网络 边框角点 ECIoU 
基于RT-YOLO-V5的芯片外观缺陷检测
《天津工业大学学报》2024年第3期50-57,共8页郭翠娟 王妍 刘净月 席雨 徐伟 王坦 
中国博士后科学基金面上基金资助项目(2019M661013);天津市科技计划资助项目(20YDTPJC01090,22YDTPJC00090)。
针对传统的人工芯片检测方法效率低、过分依赖人为操作且误检率高等产生的问题,提出了一种基于ResCBS模块与增加微检测层(Tiny-scale detection layer)的RT-YOLO-V5检测方法用于检测芯片外观缺陷。首先搭建了图像采集系统,并制作了芯片...
关键词：YOLO-V5 芯片 缺陷检测 特征融合 卷积神经网络 
一种基于YOLO v5的克氏原螯虾性别检测方法
《湖南农业科学》2024年第3期59-63,共5页孔得溦 李尚 陈义明 
国家现代农业产业技术体系专项(CARS-48);湖南省重点研发计划项目(2020NK2033)。
针对传统人工判别克氏原螯虾性别效率低、成本高的问题,提出了一种基于YOLO v5的克氏原螯虾性别检测模型,实现了克氏原螯虾性别特征的自动判别。采用自主设计装置拍摄克氏原螯虾图像,使用Labelme工具进行基于雄虾交接器检测和基于区域...
关键词：YOLO v5 目标检测 克氏原螯虾 深度学习 卷积神经网络 
基于改进YOLO v5的混凝土桥梁裂缝轮廓提取研究
《交通技术》2024年第1期67-72,共6页侯珂 王翔 刘文江 程文党 
裂缝是混凝土桥梁的常见病害之一,当前主要依靠人工实施检测,存在效率低和准确率低等问题,研究自动化、智能化的裂缝检测方法一直是行业的热点问题。文章提出了一种改进YOLO v5的深度学习方法可以解决当前桥梁裂缝检测误检率高实时性差...
关键词：桥梁裂缝 实例分割 YOLO v5s 残差网络 GCNet 
基于YOLO-v5算法的航拍图像小目标检测改进算法被引量：3
《常州大学学报（自然科学版）》2023年第6期45-51,共7页郝紫霄 王琦 高尚 
江苏省高等学校基础科学(自然科学)研究面上资助项目(21KJB510028)。
航拍图像具有数据量大、目标尺度小而分布稠密的特征,且其视角是俯视,不同于普通图像的平视,因此针对普通图像的传统目标检测算法无法适应航拍图像的目标检测任务。针对航拍图像小目标检测,提出了一种基于YOLO-v5的改进算法Small-Tiny-Y...
关键词：航拍图像 小目标检测 轻量骨干网络 注意力机制 
融合BiFPN与YOLO v5网络的工厂火灾检测被引量：5
《智能计算机与应用》2023年第10期137-141,146,共6页尚明鹏 周敏 陈燕军 李鑫炎 
国家自然科学基金(51975431)。
针对工厂火灾检测中存在环境复杂、目标密集、火焰初期目标较小、样本像素较低以及火焰边界特征不明显等问题,提出一种基于改进YOLO v5的工厂火灾检测算法Bi-YOLO v5。该方法通过融合加权双向特征金字塔(BiFPN)来增强特征信息;通过锚框...
关键词：工厂火灾检测 YOLO v5算法 加权双向特征金字塔 锚框参数 损失函数 
改进YOLO v5s的道路目标检测模型轻量化研究
《汽车零部件》2023年第8期67-71,共5页赵浙栋 张成涛 
广西创新驱动发展专项资金项目(桂科AA19182006-2)
针对目前道路目标检测算法因存在网络结构复杂、计算量大而不利于在嵌入式平台部署的问题,提出了一种改进的轻量级YOLO v5s道路目标检测算法,将YOLO v5s骨干网替换为MobileNetV3进行特征提取,降低了网络的参数量和计算量。实验结果表明...
关键词：深度学习 YOLO v5 轻量化网络 
基于改进YOLO v5的电网工人防具检测被引量：1
《南京工程学院学报（自然科学版）》2023年第1期33-38,共6页戴云周 路红 纪陈阳 
南京工程学院研究生大学生科技创新项目(TB202217006)。
为了防止电网工人在高空作业时防具穿戴不当而导致安全事故发生,基于PyTorch框架提出一种改进型的轻量级防具检测算法.首先将YOLO v5s的Backbone用轻量级网络GhostNet来替换,降低网络复杂程度,减少参数量;然后针对工人在高空作业中的目...
关键词：轻量化 防具检测 YOLO v5网络 
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