基于改进YOLOv5的工业钢材瑕疵检测算法

针对工业钢材瑕疵检测过程中存在的对多类别瑕疵检测精度低、效率低的问题,提出一种基于改进YOLOv5的瑕疵检测算法。首先在主干网络添加协同注意力机制,嵌入目标位置信息从而提升特征提取能力;然后改变边框回归的损失函数为CIoU Loss,提升对检验框定位的准确度;最后利用Ghost模块轻量化特点提出C3Ghost结构替换路径聚合层中的C3结构,减少模型参数量。测试结果表明,改进后的算法mAP值提升了2.6%,模型参数量减少了13.3%。验证了改进算法对工业钢材的多类别瑕疵检测的有效性。     

基于改进YOLOv5的轻量型口罩佩戴检测算法

提出一种基于改进YOLOv5的轻量型口罩检测算法CG-YOLOv5s。结合卷积注意力机制和Ghost卷积等技术,在网络中加入CBAM-CSP、GRCM改进模块以增强特征提取能力,改善模型的计算性能,使用Alpha-CIoU损失并结合DIoU非极大抑制方法,进一步提升检测精度。结果表明,CG-YOLOv5s在对检测速度影响较小的情况下,获得了89.1%的检测精度,模型大小减少了19.63%,实现了模型轻量化的效果。     

基于改进YOLOv5的目标检测算法研究

YOLOv5是目前单阶段目标检测性能较好的算法,但对目标边界回归的精确度不高,难以适用对预测框交并比要求较高的场景。基于YOLOv5算法,提出一种对硬件要求低、模型收敛速度快、目标框准确率高的新模型YOLO-G。改进特征金字塔结构（FPN）,采用跨层级联的方式融合更多的特征,一定程度上防止了浅层语义信息的丢失,同时加深金字塔深度,对应增加检测层,使各种锚框的铺设间隔更加合理;其次把并行模式的注意力机制融入到网络结构中,赋予空间注意力模块和通道注意力模块相同的优先级,以加权融合的方式提取注意力信息,使网络可根据对空间和通道注意力的关注程度得到混合域注意力;通过降低网络的参数量和计算量对网络进行轻量化处理,防止因模型复杂度提升造成实时性能的损失。使用PASCAL VOC的2007、2012两个数据集来验证算法的有效性,YOLO-G比YOLOv5s的参数量减少了4.7%,计算量减少了47.9%,而mAP@0.5提高了3.1个百分点,mAP@0.5：0.95提高了5.6个百分点。     

改进YOLOv5的白细胞检测算法

针对白细胞数据样本少、类间差别小及目标尺寸小导致的检测精度低、效果不佳等问题,提出一种基于改进YOLOv5的白细胞检测算法YOLOv5-CHE.在主干特征提取网络的卷积层中添加坐标注意力机制,以提升算法的特征提取能力;使用四尺度特征检测,重新获取锚点框,增加浅层检测尺度,来提高小目标的识别精度;改变边框回归损失函数,以...     

YOLOv5改进的轻量级口罩人脸检测

针对疫情防控下人脸识别应用出现人脸漏检、移动端平台的计算能力不足和硬件资源受限等问题,提出一种YOLOv5改进的轻量级口罩人脸检测模型.设计轻量化的C3Ghost模块替换原网络中的C3模块以压缩卷积过程的计算量和模型大小,在主干网络中添加注意力机制以提高网络的特征提取能力,并改进边框回归损失函数以提高检测速度和精度.实验结果表明,改进后的模型计算量和参数量分别降低了29.79%和33.33%,模型权重文件大小仅有2.8 M,减轻了对硬件条件的依赖,同时模型的检测率达到了96.6%,相比现有轻量级模型优势突出,能够有效地应用于人脸识别之中.     

基于改进YOLOv5的安全帽佩戴检测算法

现有的YOLOv5模型无法精确检测出进入复杂施工现场内的人员佩戴安全帽问题,本文提出了一种基于YOLOv5的安全帽检测算法。模型的具体改进方法为：在主干网络中新增了一个小目标层P2和3-D注意力机制SimAM,提升算法的特征提取能力便于能够更容易检测出小目标;将边框损失函数CIoU＿Loss改为SIo U＿Loss,以提升对小目标检测的训练速度与精度,从而得到一种新的安全帽佩戴检测模型。实验结果显示,修改后的YOLOv5s算法大大提高了复杂工程现场安全帽检测的准确率,较原有的算法提高了1.4个百分点,mAP值达到了95.5%。     

基于改进YOLOv5的车辆端目标检测

在自动驾驶应用场景下,将YOLOv5应用于目标检测中,性能较之前版本有明显的提升,但在高运行速度情况下检测精度仍不够高,本文提出一种基于改进YOLOv5的车辆端目标检测方法.为解决训练不同数据集时需手动设计初始锚框大小,引入自适应锚框计算.在主干网络(backbone)添加压缩与激励模块(squeeze and excitation,SE),筛选针对通道的特征信息,提升特征表达能力.为了提升检测不同大小物体时的精度,将注意力机制与检测网络融合,把卷积注意力模块(convolutional block attention module, CBAM)与Neck部分融合,使模型在检测不同大小的物体时能关注重要的特征,提升特征提取能力.在主干网络中使用空间金字塔池化SPP模块,使得模型输入可以输入任意图像高宽比和大小.在激活函数方面,进行卷积操作后使用Hardswish激活函数,应用于整个网络模型.在损失函数方面,使用CIoU作为检测框回归的损失函数,改善定位精度低和训练过程中目标检测框回归速度慢的问题.实验结果表明,改进后的检测模型在KITTI 2D数据集上测试,目标检测的精确率(preci...     

基于改进YOLOv5的安全帽佩戴检测算法

针对现有安全帽佩戴检测干扰性强、检测精度低等问题,提出一种基于改进YOLOv5的安全帽检测新算法。首先,针对安全帽尺寸不一的问题,使用K-Means++算法重新设计先验框尺寸并将其匹配到相应的特征层;其次,在特征提取网络中引入多光谱通道注意力模块,使网络能够自主学习每个通道的权重,增强特征间的信息传播,从而加强网络对前景和背景的辨别能力;最后,在训练迭代过程中随机输入不同尺寸的图像,以此增强算法的泛化能力。实验结果表明,在自制安全帽佩戴检测数据集上,所提算法的均值平均精度（mAP）达到96.0%,而对佩戴安全帽的工人的平均精度（AP）达到96.7%,对未佩戴安全帽的工人的AP达到95.2%,相较于YOLOv5算法,该算法对佩戴安全帽的平均检测准确率提升了3.4个百分点,满足施工场景下安全帽佩戴检测的准确率要求。     

基于改进YOLOV5的火焰检测算法

针对现有的火焰检测算法检测平均精度低、小目标火焰漏检率高的问题,提出一种改进YOLOV5的火焰检测算法。该算法使用Transformer Encode模块代替YOLOV5主干网络末端的CSP bottleneck模块,以增强网络捕获不同局部信息的能力,提高火焰检测的平均精度,并且在YOLOV5网络中增加CBAM注意力模块,增强网络提取图像特征的能力,对于小目标火焰能够较好地提取特征,降低小目标火焰的漏检率。将该算法在公开数据集BoWFire、Bilkent上进行实验,结果表明,改进YOLOV5网络的火焰检测平均精度更高,可达83.9%,小目标火焰漏检率更低,仅为1.6%,检测速率为34帧/s,相比于原YOLOV5网络,平均精度提升了2.4个百分点,小目标火焰漏检率降低了4.1个百分点,改进后的YOLOV5网络能够满足火焰检测的实时性和精度要求。     

改进YOLOv5s的交通标志识别算法

为了准确且实时地检测到交通标志指示牌,减少交通事故的发生和推动智慧交通的发展,针对现有的道路交通标志检测模型存在的精度不足、权重文件大、检测速度慢的问题,设计了一种基于计算机视觉技术的改进YOLOv5s检测算法YOLOv5s-GC.首先,使用copy-paste进行数据增强后再送入网络进行训练,加强对小目标的检测能力;然后,引入Ghost来构建网络,削减原网络的参数和计算量,实现轻量化模型;最后,将坐标注意力机制(coordinate attention)融合到骨干网络里,增强对待测目标的表示和定位能力,提高识别精度.实验结果表明,YOLOv5s-GC模型相比于原YOLOv5s模型,参数数目减少了12%,检测速度提高了22%,平均精度达到了94.2%,易于部署且能满足实际自动驾驶场景中对识别交通标志的速度和准确度要求.     

5G通信技术与人工智能的融合与发展趋势

现如今,5G通信技术与人工智能技术的升级与发展为社会各界带来了极大的便利.因此,本文主要围绕5G通信技术与人工智能展开分析与研讨,首要阐述5G通信技术与人工智能的融合发展趋势,而后从多个方面表明5G通信技术与人工智能的有效融合,以供读者参考.     

改进YOLOv5的织物疵点检测算法

针对目前应用到织物疵点检测的网络模型中存在的两阶段算法检测速度慢、一阶段算法检测精度低的问题,提出了一种改进YOLOv5的织物疵点检测算法。针对织物疵点大小不一的问题,对K-mean算法的聚类距离标准进行修改,重新计算先验框大小;对网络Neck层标准卷积（standard convolution,SC）进行改进,将深度分离卷积（depth separation convolution,DSC）与标准卷积结合,减少网络层参数量,同时保持网络的特征提取能力;在特征融合阶段引入坐标注意力机制（coordinate attention,CA）,使网络能够捕捉各通道之间联系的同时保留目标的精确定位信息,加强网络的特征提取和定位能力;使用加权双向特征金字塔网络（bidirectional feature pyramid network,BiFPN）中的方法,对特征金字塔模块进行修改,实现简单快速的多尺度特征融合。在数据集上进行训练,结果表明,改进的YOLOv5模型的mAP值可达到97.4%,相比于原网络精度提高了2.8个百分点,满足了织物疵点检测的要求。     

基于改进的YOLOv5实现中药饮片的检测识别

针对中药饮片检测算法的模型参数量多,计算量较大等问题,提出一种改进的YOLOv5算法,改进后算法的特点主要是轻量化,可以在保持较高的平均精度下,大大降低参数量和计算量。在YOLOv5算法的主干网络基础上,设计了轻量级的GhostBottleneck模块;针对中药饮片中的小目标检测问题,在模型结构中加入了注意力机制,可以提高小目标的检测能力;将原有的卷积层替换为深度可分离卷积,降低网络的模型参数。经过在107种常见中药饮片的数据集上训练的实验结果表明,改进后算法的mAP@0.5可以达到98.37%,比原YOLOv5算法提高了2.93%,既保持了对中药饮片识别的较高精度,同时计算量又比YOLOv5算法降低了53.45%,改进后算法的模型大小仅为6.61 MB,大大降低了硬件设备的计算成本。     

基于改进YOLOv5的铝型材瑕疵检测算法

基于铝型材表面瑕疵类别多样,对实时检测快速精准的需求,提出一种基于改进YOLOv5的瑕疵检测算法。通过在原始骨干网络的基础上增加新检测层并使用K-means++算法改进锚框的生成方式,提升检测尺度,避免忽视低层语义信息。对铝型材瑕疵数据集离线增强,丰富样本容量;在Backbone网络结构中融入新的卷积结构和E-CBAM注意力机制,提高网络的特征提取能力的同时降低冗余计算,提升模型检测性能;采用EIoU Loss作为整个网络结构的损失函数来加快收敛效率,解决难易样本不平衡的问题。实验结果表明,在铝型材瑕疵数据集上将改进后YOLOv5检测模型与原始YOLOv5模型进行比较,平均精度mAP提升2.9百分点,召回率Recall提升3.9百分点,速度FPS达至45.8,将近年来的代表性算法YOLOv3、YOLOv4、SSD、Faster-rcnn与改进后的检测算法在铝型材瑕疵数据集上进行性能比较,通过综合对比检测精度、检测速度等重要参数证明改进后的YOLOv5检测算法更好地兼顾了检测效率和检测精度。所提方法满足了铝型材工厂生产现场瑕疵检测要求。     

基于改进YOLOv5+DeepSort算法模型的交叉路口车辆实时检测

针对传统目标检测跟踪算法检测精度低、鲁棒性差的缺点,以及交叉路口图像视频资源冗余的现象和车辆密集程度高的特点,提出了一种基于改进YOLOv5和DeepSort算法模型的交叉路口实时车流量检测方法,在MS COCO和BDD100k相结合的数据集上,采用改进的YOLOv5算法模型实现视频小目标车辆检测,利用深度学习多目标跟踪算法DeepSort对检测的车辆进行实时跟踪计数,实现了交叉路口监控端对端的实时车流量检测。通过分析比较不同参数的模型,最终选定了YOLOv5m模型。实验结果表明,该方法在复杂环境、车辆遮挡和目标密集程度高等环境下检测速度更加快,对车辆的检测效果更好,平均准确度达到96.6%。该方法完全满足目标实时性检测的要求,能充分满足交叉路口车辆检测的有效性,满足实际需要的使用需求。     

改进YOLOv5的机场跑道异物目标检测算法

针对机场跑道异物(foreign object debris,FOD)在图像中目标占比小,特征不明显,经常导致误检、漏检的问题,提出一种改进YOLOv5的FOD目标检测算法。改进多尺度融合与检测部分,融合高分辨率特征图增强小目标特征表达,移除大目标检测层以减少网络推理计算量;引入轻量高效的卷积注意力模块(CBAM),从空间与通道两个维度提升模型关注目标特征的能力;在特征融合阶段采用RepVGG模块,提高模型特征融合能力的同时提高了检测精度;采用SIoU Loss作为损失函数,提升了边框回归的速度与精度。在自制FOD数据集上进行对比实验,结果表明：该方法在满足实时性的条件下,实现了95.01%的mAP50、55.79%的mAP_50:95,比原算法YOLOv5分别提高了2.78、3.28个百分点,有效解决了传统FOD检测误检、漏检问题,同时与主流目标检测算法相比,提出的改进算法更适用于FOD检测任务。     

基于改进型YOLOv5s的安全帽检测

针对复杂施工环境下的安全帽佩戴检测模型存在误检和漏检问题,基于YOLOv5s实验,提出一种改进型目标检测算法SH-YOLO,用于检测施工现场中安全帽的佩戴情况。SH-YOLO方法基于YOLOv5s,在Backbone层嵌入SimAM注意力机制,在Backbone与Neck连接处使用SPPFCSPC方法来减少原模型的计算量和参数量。在自制的安全帽数据集上进行对比实验,结果表明,SHYOLO对安全帽的检测精度AP分别达到95.4%,较YOLOv5s分别提升6.7%,同时保持较低的参数量和较高的帧速。     

改进YOLOv5的X光图像违禁品检测算法

针对X光图像违禁品检测中的复杂背景、正负类别不平衡和漏检等问题,提出一种基于YOLOv5的X光违禁品检测算法。该算法通过在YOLOv5s骨干网络中引入Swin Transformer模块,利用局部自注意力与Shifted Window机制提升模型对X光图像全局特征的提取能力,并且在主干网络后增加空间注意力机制与通道注意力机制,以提升算法对违禁品关键特征的提取能力。引入一种自适应空间特征融合结构,缓解特征金字塔中不同层级特征图之间冲突对模型梯度的干扰。引入Focal Loss函数用于改进YOLOv5s的背景预测损失函数和分类损失函数,提升算法在正负样本与难易样本失衡情况下的检测能力。该算法在公开数据集SIXray100上的平均检测精度达到57.4%,相比YOLOv5s提高了4.5个百分点;在SIXray正样本数据集上的平均检测精度达到90.4%,相比YOLOv5s提高了2.4个百分点。实验结果表明,改进后的算法相比原始YOLOv5s算法检测精度有较大提升,证明了算法的有效性。     

基于改进YOLOv5s的车脸检测算法

针对车检站中车辆检测的实际需求,提出一种改进YOLOv5s的轻量级车脸检测算法。使用ShuffleNetV2网络作为Backbone,在保证模型检测精度的同时实现模型的轻量化与实时性;将通道-空间注意力(SA-Net)与跨通道注意力(Triplet)相结合,提出一种跨通道-空间注意力模块(SA-Triplet attention, STA),提高模型的检测精度;提出一种基于STA注意力模块的跨层特征融合模块(SA-Triplet attention feature fusion, STA-FF),进一步提高模型的检测精度。在自建车脸检测数据集Car-Data上进行实验,所提模型的平均检测精度达到了94.3%,检测速度达到了105.60 FPS,模型参数量为12.36 M。     

基于混合粒子群算法的5G无线网络覆盖规划研究

在考虑传播路径损耗的情况下,分别利用差分进化算法、标准粒子群算法和混合粒子群算法,求解室内5G小基站的最佳数量和最优部署位置,再利用连续波测试原理检验基站部署方案的性能。结果显示,利用混合粒子群算法求解的无线网络覆盖规划性能最佳。