

一种基于YOLOv5改进的车辆检测与识别方法.pdf
沛芹****ng
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本发明提供了一种基于YOLOv5改进的车辆检测与识别方法,其方案是:(1)对公开的车辆检测数据集BDD100k进行预处理;(2)引入DenseBlock模块,通过DenseBlock网络密集连接的方式来进行特征信息的复用,从而缓解特征信息丢失的问题;(3)加入Transformer网络,通过Transformer中多头注意力机制(Multi?headAttention)来增强有效特征;(4)对改进后的网络进行训练和测试。本发明在公开的车辆检测数据集BDD100k上得到了良好的检测效果,提高了车辆的检测精度
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本发明涉及一种基于改进YOLOv5的丁香鱼捕捞作业识别方法,包括以下步骤:获取丁香鱼捕捞作业的监控视频数据;将所述监控视频数据转换为图像数据;将所述图像数据输入至训练好的识别模型中,得到丁香鱼捕捞作业状态;所述识别模型为引入注意力机制模块的YOLOv5网络。本实施方式将视频监控作为模型的输入,使得整个过程更为直观,将注意力机制引入到模型主干网络中,融合捕捞作业不同时期的目标信息,同时降低复杂背景的干扰,提高了模型检测精度的同时还保证了实时检测效率。
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基于改进YOLOv5算法的块状磨屑识别方法基于改进YOLOv5算法的块状磨屑识别方法摘要:随着制造工艺的发展,磨屑问题广泛存在于切削加工中,并严重影响加工质量和工件寿命。本论文基于改进YOLOv5算法,提出了一种块状磨屑识别方法。首先,通过YOLOv5网络对原始图像进行目标检测,得到初始的磨屑区域。然后,在初始区域的基础上,我们采用改进的特征提取和分类方法对磨屑进行进一步分析和识别。实验结果表明,该方法能够准确识别并定位块状磨屑,具有较高的检测精度和鲁棒性。关键词:块状磨屑;磨屑识别;YOLOv5算法1.