轻量化YOLOv5s网络车底危险物识别算法

针对现有车底危险物检测模型结构复杂、参数量大、不易部署于端侧的问题，提出轻量化SG-YOLOv5s网络模型.对YOLOv5s网络的骨干和颈部进行优化改进，显著降低网络的参数量，大幅缩小模型的权重体积；在训练阶段采用Mixup数据增强，提高模型的泛化能力；采用SIoU替换边框回归损失函数CIoU，使危险物预测框更接近真实框，提高检测精度.鉴于车底危险物数据集较少的现状，利用智能小车拍摄大量车底碎片化图像，采用AutoStitch算法进行图像拼接，最终获得自建车底图像数据集.实验结果表明：在自建的9种模拟车底危险物数据集上，SG-YOLOv5s模型识别精确率为97.63%，相较于原YOLOv5s模型提升了1.26%，而参数量减少了71.27%，模型权重体积下降了71.28%，为后续识别模型的嵌入式部署提供了可能.