基于改进YOLOv5s的头盔佩戴检测算法

交通法规规定电动车驾驶人驾车时需要佩戴安全头盔,常用检测算法针对安全头盔这类小目标进行检测时存在漏检的问题。鉴于此,提出一种基于改进YOLOv5s的电动车驾驶人头盔佩戴检测算法,简称为HWD-YOLOv5s算法。该算法以深度学习框架YOLOv5s为基础,改进原始模型特征提取部分的下采样方法和特征融合方法,并修改边框损失函数GIOU的计算方法。通过多场景下数据采集获得11 370张图片以制作安全头盔数据集,并在自制数据集上采用HWD-YOLOv5s算法及其他主流算法进行小目标检测的对比实验。实验结果表明：与YOLOv5s算法相比,HWD-YOLOv5s算法在准确率、召回率、平均精度三个方面分别提升0.4%、1.1%、0.2%;检测速度能够达到实时检测要求。     

基于轻量化YOLOv5的交通标志检测

为了提高道路交通标志的检测速度,提出一种基于轻量化YOLOv5的改进模型。首先,使用Ghost卷积和深度分离卷积(DWConv)构建新的主干模块,减少计算量和参数量;引入加权特征融合网络(BiFPN)结构,增强特征融合能力;将CIoU损失函数替换为SIoU损失函数,关注真实锚框与预测的角度信息,提升检测精度。其次,对TT100K数据集进行优化,筛选出标签个数大于200的交通标志图片和标注信息共24类。最后,实验结果取得84%的准确率、81.2%的召回率和85.4%的所有类别平均精确率的平均值mAP@0.5,相比原始YOLOv5,参数量减少29.0%,计算量减少29.4%,mAP@0.5仅下降0.1百分点,检测帧率提升了34帧/s。使用改进后的模型进行检测,检测速度有了明显提升,基本达到了在保持检测精度的基础上压缩模型的目的。     

利用注意力机制融合的YOLOv5遥感图像目标检测

遥感图像目检测与识别是近年来国内外研究的热点之一。针对检测任务中因目标密集分布、目标尺度不一所导致的精度不高等问题，提出了一种改进YOLOv5的融合注意力机制目标检测算法。首先，将坐标注意力机制(Coordinate Attention, CA)分别融合到YOLOv5的骨干网络、颈部和输出端3个位置，以提高模型的特征提取能力。其次，进行训练和测试，实验结果表明，骨干网络位置最适合融合注意力，能够有效增强模型的检测性能。再次，采用CIoU＿loss作为损失函数，以改善目标检测框的定位精度。最后，进行消融、对比实验，结果表明，提出的改进算法相较于原始YOLOv5算法具有更好的检测性能，mAP50提高了2.9个百分点，有效提高了遥感图像的目标检测精度。     

基于改进YOLOv8s的鼓形滚子表面缺陷检测算法

为了提高鼓形滚子表面微小瑕疵缺陷检测的精确率和召回率,增强模型对小目标缺陷的检测能力,针对YOLOv8s网络,提出细粒化卷积模块SPD-Conv来代替卷积下采样,细粒化地提取小缺陷的特征.在特征融合模块,引入GFPN特征融合模块,增强相邻层级间的跨尺度连接和同尺度下的跨层连接,有助于小目标特征信息在卷积网络的传递.在头部增加小目标检测层,提高模型对小缺陷的检测能力.在损失函数方面,利用动态非单调聚焦的Wise-IOU的边界框损失函数替换CIOU,在加快网络收敛的同时,提高网络检测的精度.在自制的鼓形滚子缺陷数据集上进行测试,结果表明,改进的YOLOv8s在倒角数据集、侧面数据集、端面数据集的mAP@0.5分别达到0.911、0.983、0.935,相比于YOLOv8s,m AP@0.5分别提高了6.4%、3.3%、4%,精确度和召回率也有一定的提升,平均每张图片的检测时间为23 ms.与原模型相比,改进的YOLOv8s对小目标缺陷有更好的定位能力和检测精度,检测速度能够满足工业大批量检测的要求.     

改进YOLOv5s的公路隧道烟火检测方法

针对公路隧道初期火灾烟火混淆且检测实时性要求高的问题，提出改进YOLOv5s的隧道烟火视觉检测方法.该方法通过在YOLOv5s中引入卷积注意力模块(CBAM)，提高对轮廓特征不明显的隧道烟雾及初期火焰重要特征检测的准确率.替换骨干网络中的Focus模块，降低BottleneckCSP的卷积层数目，提升烟火特征提取网络效率.用CIoU替换原有的GIoU损失函数，加快模型的收敛速度.实验以10 000张隧道烟火数据集为训练样本，用YOLOv5s和改进后的YOLOv5s-PRO进行对比试验分析，用2021年3月6日重庆真武山隧道火灾视频数据验证模型.实验结果表明，该算法的检测精度达到91.53%，比YOLOv5s提高了3.21%，检测速度达到6.12 ms，比YOLOv5s提高了0.42 ms，检测精度较高，速度较快，可以应用于实际公路隧道的烟火检测.     

YOLOv3在安全帽佩戴检测中的应用研究

针对施工现场环境复杂,基于YOLOv3的安全帽佩戴检测算法存在精度低、鲁棒性差等问题,提出一种改进YOLOv3的安全帽佩戴检测算法。使用K-means算法聚类出先验框,改进了网络输出尺度;并在输出端引入了跳跃连接构成残差模块;同时改进分类损失函数以平衡正负样本、难易样本对模型的影响。为验证该方法的有效性,在NVIDIA GTX1660Ti平台上进行了验证,实验结果表明,改进后的YOLOv3安全帽佩戴检测算法平均准确率提高了4.84%,提升了对被遮挡的目标以及小目标的检测能力,具有较强的鲁棒性。     

基于改进YOLOv5的推力球轴承表面缺陷检测算法

为了提高推力球轴承表面缺陷检测的精确率和召回率,增强模型抗干扰能力,提出自动提取检测区域预处理和改进Transformer中的多头自注意力机制模块. 在特征网络引入所提模块,忽略无关噪声信息而关注重点信息,提升中小表面缺陷的提取能力. 使用实例归一化代替批量归一化,提高模型训练时的收敛速度和检测精度. 结果表明,在推力球轴承表面缺陷检测数据集中,改进YOLOv5模型的准确率达到87.0%,召回率达到83.0%,平均精度达到86.1%,平均每张图片检测时间为14.96 ms. 相比于YOLOv5s模型,改进模型的准确率提升1.5%,召回率提升7.3%,平均精度提升7.9%. 与原模型相比,改进YOLOv5模型有更好的缺陷定位能力和较高的准确度,能够减小检测过程中的异物对检测结果造成的干扰,检测速度满足工业大批量检测的要求.     

基于改进YOLOv5的冲压件缺陷检测方法研究

冲压件在生产过程中容易出现裂纹、划痕、起皱、凹凸点等缺陷。目前,生产线上的冲压件缺陷检测以人工检测为主,效率低,且容易造成漏检。为此,提出了一种基于改进YOLOv5模型的缺陷检测算法。为了提高缺陷部分的关注度,更好地聚焦缺陷,本文在YOLOv5模型的主干网络中引入CA注意力模块。为了进一步提升模型的精度,本文通过对比实验,将目标框损失函数改为 GIoU,提升了定位精度。实验表明,相较于原模型,改进后的YOLOv5模型精准度、召回率、mAP值均得到提升。     

采用改进YOLOv5网络的遥感图像目标识别方法

针对无人机目标识别中因遥感图像模糊、成像距离远、目标图像占比小等使得目标识别准确度不高问题,提出了一种基于改进YOLOv5网络的方法.该方法通过改进损失函数、改进特征金字塔网络(FPN)结构和增加平衡系数来提高目标识别效果.实验结果表明,在相同训练条件下,相比原始YOLOv5网络,改进YOLOv5网络对目标占比小于5％的小目标正确识别率有较为显著的提升,对目标占比仅有1％的小目标正确识别率提升了9％;对各类别图像识别准确率都有所提升,均值平均精度达到了0.767,比原始YOLOv5网络提升了3.2％.     

基于改进YOLOv5的小目标检测算法

针对目标检测中小目标误检、漏检及特征提取能力不足等问题,提出一种基于改进YOLOv5的小目标检测算法.该算法使用Mosaic-8方法进行数据增强,通过增加一个浅层特征图、调整损失函数,来增强网络对小目标的感知能力;通过修改目标框回归公式,解决训练过程中梯度消失等问题,提升了小目标的检测精度.将改进后的算法应用在密集人群...     

入侵检测技术研究综述

对入侵监测技术和入侵监测系统进行了研究和阐述。叙述了入侵监测技术和入侵监测系统的概念，对入侵监测系统按获得数据的方法和监测方法进行了详细的分类，描述了一种入侵监测系统的系统模型．叙述了入侵监测的技术途径，介绍了对入侵监测系统面临的问题和发展趋势。     

入侵检测系统的研究

入侵检测(ID)技术是继“防火墙”、“数据加密“等传统安全保护措施后新一代的安全保障技术．入侵检测系统(IDS)是一种基于主动策略的网络安全系统，是对常用的被动策略的逻辑补偿，是网络安全系统中的重要组成部分．介绍了IDS的历史和现状，说明现有IDS的不足以及今后ID技术的发展趋势．     

一种分布式水声信号检测系统的融合算法

给出了一种多传感器数据融合的融合算法,并将其用于分布式水声信号检测系统中多部声呐的信息综合。各部声呐的观测可以是相互独立的。也可以是相关的。计算机仿真结果表明,融合后系统的检测性能有明显提高。     

基于入侵检测技术的网络安全分析

计算机网络的安全已成为国家和国防安全的重要组成部分,而入侵检测技术是保证计算机网络安全的核心技术之一。本文首先剖析了网络面临的各种威胁,接着在分析防火墙技术的缺陷的基础上,引出了入侵检测技术,并对入侵检测方法进行了分析,最后指出了入侵检测技术的发展趋势。     

基于异常和误用检测协同的 多代理分布式入侵检测系统模型

入侵检测是一个比较新的、迅速发展的领域，已成为网络安全体系结构中的一个重要环节。本文通过对多代理技术和两种入侵检测方法的研究，提出了一种基于异常和误用检测协同的多代理分布式入侵检测系统模型，并且对该模型的结构和代理的处理流程进行了描述，该模型是一个开放的系统模型，具有很好的可扩展性，易于加入新的入侵检测代理，也易于增加新的入侵检测模式，代理之问的协同采用独立的通信服务代理来宾现。     

真菌毒素检测技术研究进展

对较为经典的真菌毒素检测技术进行了综述,并对近些年研究开发的一些新技术和新动态作了简要介绍,总结了真菌毒素检测领域的发展趋势和方向,为食品安全检测技术的研究开发提供一定的参考.     

利用极大值原理确定系统故障检测门限

基于ＨｏｒａｋＤＴ的ＲＭＩ故障检测算法，提出了一种估算系统故障检测门限的方法，根据已知的系统模型和系统噪声水平，利用极大值原理离线估算被检测系统的故障门限。仿真计算表明本方法有效用于新型飞机等难以获得大量实验数据的系统的故障检测问题。     

入侵检测系统的研究

入侵检测是网络安全技术研究的一个新方向,入侵检测的重点是采用何种检测方法来有效地提取特征数据并准确地分析出非正常网络行为,入侵检测系统是完成对计算机和网络资源上的恶意使用行为进行识别和响应处理的独立系统。文章首先简述了入侵检测系统的发展历史背景及其重要性.然后通过分析常用的各种入侵检测方法的优缺点,指出目前的入侵检测系统存在的不足及其今后的发展趋势。     

一种基于色度信息特征的人脸检测方法

介绍了一种新颖的人脸检测方法，该方法基于非统一背景下室内环境中单幅人脸图像的色度特征信息。该人脸检测算法是基于眼睛检测以及修正黄金比率（MGR），最后获取人脸。首先，获取脸部边缘，而修正黄金比率是用来提取包括眼睛、眉毛、鼻子和嘴巴的人脸部分，都是基于眼睛的位置。实验结果显示，该算法在检测正面人脸具有高精确性。     

连续相位调制的减少状态序列检测算法

给出了一种连续相位调制、结合判决反馈的减少状态序列检测算法,并将其推广到非相干检测形式,能大大减少维特比检测的状态数目。通过分析和仿真结果表明,与最优最大似然序列检测相比,该算法能有效地简化运算复杂度而性能损失较小,非相干检测较相干检测在10-3误比特率时性能损失约为2 dB,但它对载波恢复困难的情形更为合适和稳健。