基于改进YOLOv5m的电动车骑行者头盔与车牌检测方法
基于改进YOLOv5m的电动车骑行者头盔与车牌检测方法
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南京信息工程大学 电子与信息工程学院,南京,210044
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TP391.41; 电动车上路必须佩戴安全头盔已成为交管部门的强制性规定.为了能自动检测出电动车骑行者的头盔佩戴情况,提出一种基于改进的YOLOv5m模型的头盔与车牌检测方法,在检测出骑行者未佩戴头盔的同时还能检测出电动车车牌.模型使用自建电动车骑行者头盔与车牌检测数据集进行训练,用DIOU损失函数代替GIOU损失函数,DIOU_NMS代替加权NMS,增强模型对密集骑行场景的识别能力.在Backone部位与预测中小目标的Neck部位加入ECA注意力机制,使得模型对中小目标的识别率有所提高;用K-means 算法对锚框尺寸重新进行聚类.最后,改进Mosaic数据增强方式.实验结果表明:改进的 YOLOv5m电动车骑行者头盔与车牌检测模型的 mAP 为92.7%,较原 YOLOv5m 模型提高...
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基于改进YOLOv5m的电动车骑行者头盔与车牌检测方法
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Primary Identifiers
Record Identifier
TN_cdi_wanfang_journals_njxxgcdxxb202401001
Permalink
https://devfeature-collection.sl.nsw.gov.au/record/TN_cdi_wanfang_journals_njxxgcdxxb202401001
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ISSN
1674-7070
DOI
10.13878/j.cnki.jnuist.20221027003
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