基于改进YOLOv5的电动摩托车驾驶人头盔检测方法

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【获取途径】超星期刊网
【作者】谢嘉飞，赵月爱
【刊名】太原师范学院学报(自然科学版)
【作者单位】太原师范学院计算机科学与技术学院
【年份】2023
【卷号】第22卷
【期号】第1期
【页码】24-31
【ISSN】1672-2027
【关键词】卷积神经网络头盔检测改进YOLOv5 坐标注意力机制实时检测
【摘要】随着经济的快速发展及低碳环保出行方式的普及，电动摩托车投入量逐年上升，但由此带来的安全隐患也随之上升.针对传统的人工检查骑手是否规范佩戴安全帽耗时、耗力且存在漏检等问题，提出一种基于改进YOLOv5的头盔检测算法.首先，针对摩托车头盔大小尺寸不一的问题，使用K-means++算法重新设计初始锚框，增加了网络收敛速度；其次引入坐标注意力机制,增强网络学习特征的表达能力；最后，引入α-IoU损失函数提高目标检测精度.实验表明，改进的YOLOv5模型的mAP达到98.83%,比YOLOv5的平均精度提...
【基金】国家社会科学基金
【文献类型】期刊