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| 1 | 基于YOLOv5的复合薄膜气泡检测研究显示文摘在复合和熟化生产过程中,复合薄膜产品经常出现气泡,严重制约车间生产产量和产品质量提升。本研究提出了一种基于YOLOv5算法的复合薄膜气泡缺陷检测的方法。首先通过实验对比了SGD和Adam优化器对网络训练结果的影响,构建适用于薄膜气泡检测的YOLOv5网络模型,对采集的图像通过平移、改变亮度、添加噪声、旋转角度和翻转等方法进行图像增强,提高模型的鲁棒性。实验结果显示该模型的mAP为94.3%,气泡能被准确识别且置信度相对较高,每张图像检测时间仅需0.01s左右,该模型具有较高的气泡识别能力,提高了车间气泡检测的效率和准确率,节省大量人工成本,提高企业的生产效率。 | 左晓军 张勇斌 马克西姆 郭蓉 邵丽蓉 马延强 林玉龙 | 2022 | 数字印刷2022，，3： | 4 |
| 2 | 基于注意力机制与加权盒函数的YOLOv5的行人摔倒检测算法显示文摘为了防止路上行人摔倒不能及时救治,危及行人安全问题,提出了一种改进YOLOv5的行人摔倒检测算法YOLOv5-CBAM-WBF。首先,通过改进马赛克(Mosaic)算法来丰富数据集并缩短训练时长;其次,融入卷积注意力机制模块(Convolutional block attention module,CBAM),加强对检测目标的关注,以提升算法的特征提取能力;最后,提出了一种新的加权盒函数Weighted boxes fusion(WBF)方法,来对组合模型进行预测,该方法显著提高了组合预测矩形的质量。和原始YOLOv5算法进行比较,YOLOv5-CBAM-WBF算法的精确率、召回率以及平均精度分别提升了3.2%、2%和3.9%,表明该改进算法对于行人摔倒检测效果有了显著提升。 | 王晓雯 梁博 刘芳芳 | 2023 | 山西大学学报(自然科学版)2023，46，2： | 1 |
| 3 | 基于YOLOv5+DeepSORT检测数据的车头时距混合分布模型研究显示文摘为提高车头时距分布模型的准确性,提出一种基于YOLOv5+DeepSORT算法的样本采集方法,并拟合出一种双高斯-移位负指数混合分布模型。训练YOLOv5检测器模型和DeepSORT算法中的ReID模型对车头时距进行自动精确采集,建立双高斯-移位负指数混合分布模型来描述实际交通流中3种车辆驾驶状态:强跟驰、弱跟驰和自由流,对自动采集的车头时距样本进行拟合,利用最大期望算法对模型参数进行标定。经实例验证表明,基于YOLOv5+DeepSORT方法采集的车头时距样本与视频人工逐帧记录的样本之间的平均相对误差为1.94%,满足车头时距样本采集准确率的要求;所提出的双高斯-移位负指数混合模型对自动采集车头时距样本的拟合结果通过了K-S检验,且拟合结果优于三元混合分布、二元混合分布和威布尔分布模型。 | 丁正道 吴红兰 孙有朝 | 2023 | 测控技术2023，42，7： | 1 |
| 4 | 基于改进YOLOv5s的头盔佩戴检测算法显示文摘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11370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。 | 陈扬 吕艳辉 | 2023 | 沈阳理工大学学报2023，42，5： | 0 |
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