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检索条件："关键词=YOLOv5s "
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融合VovNet网络和可变形卷积的非机动车辆检测被引量：1
《计算机系统应用》2023年第5期132-140,共9页王林 翁友虎 
陕西省科技计划重点项目(2017ZDCXL-GY-05-03)。
针对道路监控下因监控探头高度角度不同,目标非机动车辆存在不同形式的模糊形变问题且特征信息不足造成的漏检误检现象,提出了一种融合VovNet网络和可变形卷积的非机动车辆检测模型.使用一次聚类连接网络(VovNet)结合原网络特点提出的CS...
关键词：非机动车辆 可变形卷积 YOLOv5s 聚类网络 目标检测 卷积神经网络(CNN) 
基于改进YOLOv5s的复杂环境下新梅检测方法被引量：1
《农业工程学报》2024年第14期118-125,共8页董耿耿 陈小康 樊湘鹏 周建平 姜宏 崔超 
自治区科技计划项目-天山创新团队计划项目(2022D14002)。
为解决新梅在树干树叶遮挡、果实重叠情况下难以准确检测的问题,该研究建立了新梅目标检测模型SFFYOLOv5s。在真实果园环境下构建新梅数据集,以YOLOv5s模型作为基础网络,首先在Backbone骨干网络C3模块中引入CA(coordinate attention)注...
关键词：图像处理 模型 新梅检测 YOLOv5s 注意力机制 双向特征金字塔 深度学习 
基于YOLOv5s的无人机图像车辆检测
《计算机与现代化》2024年第8期108-113,共6页王涛 黄丹 刘禅奕 朱桃 
四川省科技厅省院省校科技合作项目(2022YFSY0056);人工智能四川省重点实验室开放基金项目(019RYJ07)。
无人机拍摄的车辆图像存在背景复杂、目标尺度变化大的问题,导致现有的网络模型在进行车辆检测时很难检测出小目标物体,容易造成小目标物体误检和漏检。为此,本文基于YOLOv5s网络进行改进。首先,用K-means++算法对数据集进行聚类,得到...
关键词：YOLOv5s 小目标 车辆检测 K-means++ SPD-Conv 检测头解耦模块 
基于改进YOLOv5s的交通标识检测算法被引量：5
《南京信息工程大学学报（自然科学版）》2024年第1期11-19,共9页李孟浩 袁三男 
针对交通标识在图像中占比小、检测精度低且周围环境复杂等问题,提出一种基于改进YOLOv5s的算法.首先,在主干网络部分添加注意力机制ECA(Efficient Channel Attention,高效通道注意力),增强网络的特征提取能力,有效解决了周围环境复杂...
关键词：交通标识检测 小目标检测 YOLOv5s 注意力机制 特征提取 混合空洞空间金字塔池化 
基于机器学习的金属软管缺陷检测系统被引量：1
《电子测量技术》2024年第10期78-84,共7页倪洪启 李鑫宇 戴文博 李宝立 
辽宁省自然科学基金面上项目(JKMZ20220774)资助。
为了实现工业上对金属软管缺陷部分的自动检测,提出一种基于深度学习的缺陷检测方法,首先利用相机采集金属软管缺陷部分的图像并将采集图像中的缺陷特征部分进行分类与标定,金属软管外表面缺陷可分为断丝、散丝、叠丝3种并制作出对应的...
关键词：缺陷检测 YOLOv5s 注意力机制 损失函数 
人脸口罩佩戴规范性视觉检测模型
《延安大学学报（自然科学版）》2024年第3期109-115,共7页谢雯 何进荣 赵添元 马乐荣 
国家自然科学基金项目(62366053);延安大学“十四五中长期重大科研项目”(2021ZCQ012);延安大学2023年科研专项项目(2023JBZR-021)。
通常以人工查验方式来检验公共场所进出人员是否规范佩戴口罩,计算机视觉技术辅助的自动查验大多用于佩戴口罩时的人脸识别、是否佩戴口罩等特定场景人物,而缺乏对口罩佩戴规范性的自动检测。针对口罩佩戴规范性的视觉检测问题,提出了...
关键词：口罩规范性佩戴检测 深度学习 目标检测 YOLOv5s 注意力机制 
基于深度学习的车牌识别算法设计
《现代电子技术》2025年第4期135-139,共5页曹竣奥 杨维明 罗雨婷 潘能源 张伟 
针对常规车牌识别算法难以进行不同长度的车牌字符识别以及运算量较大的问题,设计一种改进的轻量化YOLOv5s+CRNN算法以实现车牌识别。首先,对YOLOv5s模型进行轻量级设计优化,采用PP-LCNet网络来取代YOLOv5s的原始骨干网络,同时在Neck部...
关键词：深度学习 车牌识别 YOLOv5s CRNN PP-LCNet 轻量化设计 
基于改进YOLOv5s的自然环境下番茄成熟度检测方法被引量：1
《江西农业大学学报》2024年第4期1025-1036,共12页常文龙 谭钰 周立峰 杨启良 
国家自然科学基金项目(52379041)。
【目的】在番茄识别任务中,现有的目标识别算法速度慢、对遮挡番茄以及小番茄识别准确率低,影响了其在嵌入式设备上的部署和应用。为实现复杂环境下农业机器人对番茄果实的快速准确识别,该研究提出一种基于改进的YOLOv5s模型的番茄成熟...
关键词：YOLOv5s 番茄 成熟度检测 深度学习 MobileNetV3 机器视觉 
RT-YOLO:A Residual Feature Fusion Triple Attention Network for Aerial Image Target Detection被引量：1
《Computers, Materials & Continua》2023年第4期1411-1430,共20页Pan Zhang Hongwei Deng Zhong Chen 
supported in part by the Scientific Research Project of Hunan Provincial Department of Education under Grant 18A332 and 19A066,authors HW.D and Z.C,http://kxjsc.gov.hnedu.cn/;in part by the Science and Technology Plan Project of Hunan Province under Grant 2016TP1020,author HW.D,http://kjt.hunan.gov.cn/.
In recent years,target detection of aerial images of unmannedaerial vehicle(UAV)has become one of the hottest topics.However,targetdetection of UAV aerial images often presents false detection and misseddetection.We p...
关键词：Attention mechanism small target detection YOLOv5s RT-YOLO 
基于YOLOv5s-SDE的带式输送机煤矸目标检测被引量：9
《工矿自动化》2023年第4期106-112,共7页张磊 王浩盛 雷伟强 王斌 林建功 
山西省研究生教育创新项目(2021Y739);2022年大同市科技计划重点研发(高新技术领域)项目(2022005);山西大同大学2022年度校级揭榜招标项目(2021ZBZX3);山西大同大学2021年度产学研专项研究项目(2021CXZ2);山西大同大学研究生教育创新项目(21CX02,21CX37)。
传统的煤矸图像检测方法需要人工提取图像特征,准确率不高,实用性不强。现有基于改进YOLO的煤矸目标检测方法在速度和精度方面有所提升,但仍不能很好地满足选煤厂带式输送机实时智能煤矸分选需求。针对该问题,在YOLOv5s模型基础上进行改...
关键词：煤矸目标检测 实时智能煤矸分选 深度学习 YOLOv5s 注意力机制 深度可分离卷积 损失函数 
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