基于改进YOLOv5s模型的车辆及行人检测方法 被引量：6

1

作者 董恒祥 潘江如 +2 位作者 董芙楠 郭鸿鑫 赵晴 《北华大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第2期244-254,共11页

针对道路交通环境中车辆及行人目标较小或被遮挡造成的检测精度低以及误检、漏检问题,提出一种基于改进YOLOv5s模型的车辆及行人目标检测方法。针对小目标和遮挡目标,引入SIoU边界框损失函数,增加小目标检测层,增强对小尺度特征的获取;... 针对道路交通环境中车辆及行人目标较小或被遮挡造成的检测精度低以及误检、漏检问题,提出一种基于改进YOLOv5s模型的车辆及行人目标检测方法。针对小目标和遮挡目标,引入SIoU边界框损失函数,增加小目标检测层,增强对小尺度特征的获取;改进特征金字塔结构,增加横向特征图传递,并使用CSP stage替换C3_F特征提取网络,使其获得更多的语义信息和图形信息;改进后处理NMS算法,优化冗余边界框剔除方法,筛选出高质量检测结果。试验结果表明:改进YOLOv5s模型算法的Precision、Recall、mAP@0.5和mAP@0.5:0.95指标均优于Faster-RCNN、YOLOv3-tiny和YOLOv8s算法,与原YOLOv5s模型算法相比Precision下降了0.4%,但Recall、mAP@0.5和mAP@0.5:0.95提高了3.4%、2.1%和6.0%,分别达到了86.1%、92.9%和70.0%,对小目标和遮挡目标的检测效果明显提高,证明此改进方法有效解决了对小目标和遮挡目标检测精度低以及误检、漏检问题。 展开更多

关键词 智能交通系统 交通安全 YOLOv5s模型 小目标 遮挡目标 特征金字塔 后处理NMs算法

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基于改进YOLO v5s模型的水稻病虫害监测系统 被引量：2

2

作者 李凤妹 龚青松 +3 位作者 李奔奔 张敏 丁一 吕军 《农业工程技术》 2024年第20期17-20,共4页

针对现有农作物病虫害缺乏在线精准识别,以及检测存在主观因素等问题,该文设计开发了基于改进YOLO v5s模型的水稻病虫害监测系统,将数据采集、图像识别、远程诊断及病虫情预报集于一体,既可实现水稻病虫害实时检测,又避免人为判断带来... 针对现有农作物病虫害缺乏在线精准识别,以及检测存在主观因素等问题,该文设计开发了基于改进YOLO v5s模型的水稻病虫害监测系统,将数据采集、图像识别、远程诊断及病虫情预报集于一体,既可实现水稻病虫害实时检测,又避免人为判断带来的误差,从而满足农户水稻种植绿色防控的需求。通过构建水稻病虫害图像数据集,同时对YOLO v5s模型添加注意力机制,基于水稻病虫害图像数据集和改进YOLO v5s模型对水稻病虫害在线识别,并结合农作物病虫害诊断数据库反馈给农户诊断方法,指导农户及时防控及用药,并通过试验调试结果表明,搭建的水稻病虫害监测系统在准确率、召回率和平均精度均值都有所提升,可实现水稻病虫害实时在线监测,使之更适合水稻病虫害检测的需求。 展开更多

关键词 水稻病虫害 YOLOv5s模型 图像识别

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基于改进YOLOv5s模型的X光图像管制刀具检测模型

3

作者 卢云聪 《景德镇学院学报》 2024年第6期52-56,共5页

随着旅客数量的逐年增长,火车站、机场等交通场所的安检压力在不断增加。长时间的高强度工作容易导致安检员疲劳,进而导致对管制刀具的漏检、误检,使旅客在旅途中的安全风险大大增加。为了解决上述问题,提出了一种基于改进YOLOv5的X光... 随着旅客数量的逐年增长,火车站、机场等交通场所的安检压力在不断增加。长时间的高强度工作容易导致安检员疲劳,进而导致对管制刀具的漏检、误检,使旅客在旅途中的安全风险大大增加。为了解决上述问题,提出了一种基于改进YOLOv5的X光图像管制刀具检测模型。首先,在YOLOv5s模型的Neck部分加入卷积块注意力模块,以增强模型的特征提取能力;其次,在YOLOv5s模型的Prediction部分增加一个新的预测层,以提升模型对小体积管制刀具的检测能力。实验结果显示,改进后的模型能够有效检测出X光图像中出现的管制刀具与原始YOLOv5s模型相比,在平均精度上有着8.56%的提升,满足了安检任务的需求。 展开更多

关键词 X光图像 管制刀具 YOLOv5s模型 卷积块注意力机制

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基于4L-5S模型煤矿应急管理模式的应用分析 被引量：1

4

作者 魏乐 郑文慧 +2 位作者 胡萍萍 曹桢杨 阿布都如苏力·阿布力米提 《煤矿现代化》 2024年第1期65-68,共4页

增强煤矿应急管理的科学认识,完善煤矿应急管理的系统流程,有助于提升矿山应急管理能力。本文以重庆市松藻煤矿事故为实证研究对象,以“4L-5S”机理分析模型为理论基础,通过对该突发事件的回顾和梳理,系统分析了事故的孕育、发生、发展... 增强煤矿应急管理的科学认识,完善煤矿应急管理的系统流程,有助于提升矿山应急管理能力。本文以重庆市松藻煤矿事故为实证研究对象,以“4L-5S”机理分析模型为理论基础,通过对该突发事件的回顾和梳理,系统分析了事故的孕育、发生、发展、衰退与终结机理。在此基础上,提出了加强基层安全监管、打破机构协作壁垒和加快形成全生命周期应急管理等建议。煤矿应急管理应促使煤矿应急管理模式向“防风险,共协作,全周期”的方向不断优化,实现煤矿应急管理从非常态危机应对转变为常态化安全管理,更好地防范矿山安全风险,应对事故风险挑战。 展开更多

关键词 煤矿应急管理 “4L-5s”机理分析模型 应急模式 矿山安全

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数字图书馆5S模型的构成与应用 被引量：5

5

作者 徐大芳 王亚军 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2008年第6期872-875,共4页

数字图书馆是社会信息化建设的一个重要部分。本文详细阐述了数字图书馆5S模型的构成,并对5S模型的应用作了具体分析。用5S模型剖析了NDLTD数字图书馆的整个构成。5S模型的应用,必将大大方便数字图书馆的理解、规划与建设。

关键词 数字图书馆 5s模型 应用

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基于5S模型的数字图书馆本体模型研究 被引量：2

6

作者 张文萍 邓仲华 黎春兰 《图书馆杂志》 CSSCI 北大核心 2013年第7期57-62,共6页

数字图书馆自诞生以来一直面临着定义模糊以及边界不确定的问题。本研究在数字图书馆5S理论的基础上,分析数字图书馆每个S的功能及特征,提炼每个S的概念及概念间关系,厘清5个S间的作用关系,在此基础上创建数字图书馆本体模型,以期为数... 数字图书馆自诞生以来一直面临着定义模糊以及边界不确定的问题。本研究在数字图书馆5S理论的基础上,分析数字图书馆每个S的功能及特征,提炼每个S的概念及概念间关系,厘清5个S间的作用关系,在此基础上创建数字图书馆本体模型,以期为数字图书馆服务拓展及馆际互操作提供理论基础与实施框架。 展开更多

关键词 数字图书馆 5s模型 本体 概念 关系

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基于5S模型的公共图书馆大流通服务体系构建 被引量：1

7

作者 杨蕾 《图书馆学刊》 2017年第3期1-4,共4页

在分析公共图书馆大流通服务内涵与特点的基础上,探讨了公共图书馆大流通服务体系的构建要素,结合5S模型研究了大流通服务体系的构建方法,提出公共图书馆应强化人力资源管理和用户数据库管理,设计流通服务质量评价指标体系,为服务体系... 在分析公共图书馆大流通服务内涵与特点的基础上,探讨了公共图书馆大流通服务体系的构建要素,结合5S模型研究了大流通服务体系的构建方法,提出公共图书馆应强化人力资源管理和用户数据库管理,设计流通服务质量评价指标体系,为服务体系的稳定运作提供保障。 展开更多

关键词 5s模型 公共图书馆 大流通服务 体系构建

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基于YOLOv5s模型的新型道路裂缝检测系统 被引量：4

8

作者 陈嘉锐 崔得龙 +1 位作者 邱泽环 张霖 《现代电子技术》 2023年第13期62-66,共5页

针对现有道路裂缝检测自动化程度低、检测精度低等问题,提出一种基于YOLOv5s模型的新型道路裂缝检测系统。该系统包括基于深度学习网络的路面裂缝检测模块和自主开发的自动驾驶模块。其中,路面裂缝检测模块采用YOLOv5s网络作为裂缝检测... 针对现有道路裂缝检测自动化程度低、检测精度低等问题,提出一种基于YOLOv5s模型的新型道路裂缝检测系统。该系统包括基于深度学习网络的路面裂缝检测模块和自主开发的自动驾驶模块。其中,路面裂缝检测模块采用YOLOv5s网络作为裂缝检测与分类的模型,实时获取路面裂缝图片作为数据集并在此数据集上对网络进行训练,利用训练好的网络提取不同类型裂缝图像的特征信息,实现路面裂缝的分类与检测。自动驾驶模块使用自主设计的工程作业车作为载体,搭载激光雷达、高清摄像头等设备,结合云端后台搭建一套功能完善的路面裂缝检测系统。实验证明该系统具有路面裂缝识别、自主导航、联网、定位、远程控制等功能,适用于常规与特种道路的安全检测工作。 展开更多

关键词 路面裂缝检测 YOLOv5s模型 路面裂缝分类 自动驾驶模块 数据收集 网络训练 自主导航

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基于YOLOv5s模型的小麦品种(系)穗数检测 被引量：4

9

作者 臧贺藏 赵晴 +4 位作者 周萌 曹廷杰 张杰 李国强 郑国清 《山东农业科学》 北大核心 2022年第11期150-157,共8页

及时准确地获取小麦品种(系)穗数对其产量预测具有重要的实际意义。针对目前小麦穗数调查手段落后、费时费力、效率低等问题,本研究以2020—2021年度种植于河南省农业科学院河南现代农业研究开发基地参加国家冬小麦黄淮南片水地组区域... 及时准确地获取小麦品种(系)穗数对其产量预测具有重要的实际意义。针对目前小麦穗数调查手段落后、费时费力、效率低等问题,本研究以2020—2021年度种植于河南省农业科学院河南现代农业研究开发基地参加国家冬小麦黄淮南片水地组区域试验的82个小麦品种(系)为材料,以2021年4月采集的麦穗数码图像为数据源,基于单阶段目标检测算法YOLOv5s构建训练模型,用于小麦穗数检测。结果表明,经过60次迭代训练,YOLOv5s训练模型对小麦品种(系)穗数识别的精准率为96.47%,召回率为93.98%,平均精度均值为0.971,取得了较好的检测效果与泛化特性。与人工统计相比,应用YOLOv5训练模型对小麦穗数检测具有较高的精度,统计的准确率为95.60%,且每幅图检测耗时仅0.07 s。证明YOLOv5s训练模型在复杂田间环境中的适用性较好,能够在小麦抽穗期快速准确检测出小麦穗数,可为田间小麦穗数统计及产量估测提供技术参考。 展开更多

关键词 YOLOv5s模型 小麦品种(系) 穗数检测 图像识别

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基于改进YOLOv5s模型的客流密度分析系统设计与实现

10

作者 张洁溪 田海超 张胜阳 《铁路计算机应用》 2023年第12期85-89,共5页

客流密度分析是地铁运营管理、保障乘客安全、构建客流大数据平台的重要基础。针对运营方提出车站、列车车厢客流密度管理的需求,设计了基于改进YOLOv5s模型的客流密度分析系统。该系统通过改进YOLOv5s目标检测模型,引入注意力机制、改... 客流密度分析是地铁运营管理、保障乘客安全、构建客流大数据平台的重要基础。针对运营方提出车站、列车车厢客流密度管理的需求,设计了基于改进YOLOv5s模型的客流密度分析系统。该系统通过改进YOLOv5s目标检测模型,引入注意力机制、改进主干网络结构,保持模型轻量化的同时提高人群检测精准度和推理速度。基于北京新机场线乘客信息系统项目测试应用表明,该系统识别速度快、分析精度高,有利于地铁运营对客流的全面监管。 展开更多

关键词 客流密度 YOLOv5s模型 注意力机制 c2f模块 轻量化

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浅析4L-5S模型对现行煤矿应急管理模式的启示

11

作者 胡萍萍 郑文慧 +1 位作者 曹桢杨 阿布都如苏力·阿布力米提 《内蒙古煤炭经济》 2022年第24期88-90,共3页

本文为增加对煤矿应急管理的科学认识,完善煤矿应急管理的系统流程,提升矿山应急管理能力,以煤矿应急管理模式为主要研究对象,对相关理论进行了总结归纳,分析了现有模式的优势与不足,将“4L-5S”机理分析模型运用于煤矿应急管理,提出煤... 本文为增加对煤矿应急管理的科学认识,完善煤矿应急管理的系统流程,提升矿山应急管理能力,以煤矿应急管理模式为主要研究对象,对相关理论进行了总结归纳,分析了现有模式的优势与不足,将“4L-5S”机理分析模型运用于煤矿应急管理,提出煤矿应急安全要加强基层监管,明确在煤矿应急管理中政、企、社结构定位,煤矿应急管理应形成全生命周期应急管理等建议,促使煤矿应急管理模式向“防风险、共协作、全周期”的方向不断优化,实现煤矿应急管理从非常态危机应对转变为常态化安全管理,更好地防范矿山安全风险,应对事故风险挑战。 展开更多

关键词 煤矿应急管理 “4L-5s”机理分析模型 启示

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恶劣天气下基于改进YOLOv5s的车牌识别研究

12

作者 张芳 刘明 《成都工业学院学报》 2025年第2期37-42,共6页

为加强交通流量管理和提升车辆安全管理水平,研究采用YOLOv5s目标检测模型及其网络结构,对其模型结构进行优化分析。利用车牌识别系统和图像自适应增强模块,在目标检测网络中引入注意力机制,并结合无序注意力机制对YOLOv5s网络结构进行... 为加强交通流量管理和提升车辆安全管理水平,研究采用YOLOv5s目标检测模型及其网络结构,对其模型结构进行优化分析。利用车牌识别系统和图像自适应增强模块,在目标检测网络中引入注意力机制,并结合无序注意力机制对YOLOv5s网络结构进行特征图处理,以增强YOLOv5s模型在车牌识别系统中的抗干扰性。将检测模型和检测算法用于车牌识别的实验分析中,结果得出YOLOv5s检测模型在恶劣天气下正确识别车牌的平均精度为68.75%,而经过图像增强和无序注意力机制的改进YOLOv5s模型所得出的正确识别平均精度为96.87%。经实验测试实现了改进YOLOv5s模型在车牌识别技术的高精确性,并满足了智慧交通的自动化发展和高质量管理要求。 展开更多

关键词 YOLOv5s模型 特征融合 图像增强 注意力机制 车牌识别系统

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基于改进YOLOv5s的船舶水尺检测模型研究

13

作者 张桂荣 陈志宏 +2 位作者 刘志荣 孙巍 侯利军 《水道港口》 2024年第6期954-962,共9页

船舶水尺识别是基于图像处理技术的船舶吃水深度检测的关键环节,但在识别过程中常遇到水尺偏移、旋转、扭曲畸变以及水尺目标过小的问题,其准确识别较为困难。基于YOLOv5s模型,通过引入可变形卷积网络增强对不规则、畸变目标的特征提取... 船舶水尺识别是基于图像处理技术的船舶吃水深度检测的关键环节,但在识别过程中常遇到水尺偏移、旋转、扭曲畸变以及水尺目标过小的问题,其准确识别较为困难。基于YOLOv5s模型,通过引入可变形卷积网络增强对不规则、畸变目标的特征提取能力,引入CBAM注意力机制提高对目标关键区域的特征表达,建立改进的YOLOv5s船舶水尺检测模型。基于泰州高港船闸现场监测图片制作船舶水尺数据集并进行测试,结果表明:改进模型相较于原模型在精确率、召回率、F1分数、mAP@0.5和mAP@0.5:0.95指标方面均有一定程度的提升,且整体性能较常用主流算法更优,有效提高船舶的水尺目标检测精度,可为船舶吃水深度自动化检测提供重要支撑。 展开更多

关键词 船舶水尺检测 YOLOv5s模型 可变形卷积 注意力机制 深度学习

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基于改进YOLOv5s模型的风电叶片内腔缺陷检测

14

作者 张成义 郭贺 《科技导报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期67-75,共9页

针对风电叶片轻微裂纹难于检测的问题,提出一种基于改进YOLOv5s模型的检测方法:通过在主干网络部分使用空洞空间金字塔池化(ASPP)代替空间金字塔池化(SPP)以适应不同大小和比例的目标,将注意力机制模块(squeeze and excitation,SE)插入... 针对风电叶片轻微裂纹难于检测的问题,提出一种基于改进YOLOv5s模型的检测方法:通过在主干网络部分使用空洞空间金字塔池化(ASPP)代替空间金字塔池化(SPP)以适应不同大小和比例的目标,将注意力机制模块(squeeze and excitation,SE)插入主干网络中以增加网络对微小缺陷的敏感度,使用结构化交并比损失(SIoU-Loss)代替完全交并比损失(CIoU-Loss),以进一步提高新网络的准确性和训练速度。针对以上检测方法采用自建数据集进行对比实验,实验结果表明,改进YOLOv5s模型的平均精度均值(mAP)为94.29%,与YOLOv5s模型相比提升了7.03个百分点,检测精度与其他的主流模型对比依然具有优势,检测速度为42.78 f/s。该方法在风电叶片内腔缺陷检测方面具有较好的使用性能和效果。 展开更多

关键词 YOLOv5s模型 风电叶片 缺陷检测

原文传递

基于改进YOLOv5s网络模型的火灾图像识别方法 被引量：6

15

作者 梁金幸 赵鉴福 +1 位作者 周亚同 史宝军 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第1期157-161,共5页

提出了一种基于改进YOLOv5s网络模型的火灾图像识别方法。通过引入注意力机制改进特征提取网络,提高模型对特征的学习能力;通过添加大尺度检测层改进多尺度检测机制,执行K-Means聚类算法改进先验框,增强模型对小目标的识别能力。在实验... 提出了一种基于改进YOLOv5s网络模型的火灾图像识别方法。通过引入注意力机制改进特征提取网络,提高模型对特征的学习能力;通过添加大尺度检测层改进多尺度检测机制,执行K-Means聚类算法改进先验框,增强模型对小目标的识别能力。在实验数据集上的测试结果表明:改进的YOLOv5s网络模型相比原始模型在精确率、召回率和平均精度均值(mAP)指标上均有提升。改进模型的mAP为85.72%,帧率达54.66fps;在置信度上有了明显提升,对多目标和小目标的识别效果更好,并且有效降低了漏检和误检情况。所提出的火灾图像识别方法可适用于安防监控系统或智能机器人。 展开更多

关键词 火灾识别 注意力机制 多尺度检测 YOLOv5s网络模型

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基于改进YOLOv5s的轻量级绝缘子缺失检测 被引量：3

16

作者 池小波 张伟杰 +1 位作者 贾新春 续泽晋 《测试技术学报》 2024年第1期19-26,共8页

针对现有绝缘子缺失检测模型计算复杂度高和小目标难以检测等问题,提出一种基于改进的YOLOv5s轻量级检测模型。首先,移除主干网络中的C3模块来减少模型的参数量。其次,在多尺度特征融合网络中引入卷积块注意力机制来提高复杂背景下模型... 针对现有绝缘子缺失检测模型计算复杂度高和小目标难以检测等问题,提出一种基于改进的YOLOv5s轻量级检测模型。首先,移除主干网络中的C3模块来减少模型的参数量。其次,在多尺度特征融合网络中引入卷积块注意力机制来提高复杂背景下模型的特征提取能力。同时,采用加权双向特征金字塔网络结构对特征进行双向跨尺度加权融合,提升网络在遮挡物、相似目标干扰下目标的检测性能。最后,选用SIoU损失函数提升网络的收敛速度和检测精度。实验结果表明,所提模型的平均精准率为96.8%,浮点运算数为2.8 GFLOPS,而原始YOLOv5s在保证97.4%的平均精准率下的浮点运算数为16.3 GFLOPS。相较于原始模型,所提模型对小目标、遮挡目标以及模糊等场景有着较强的鲁棒性,且在保证近似检测精度的同时极大减少了计算量。 展开更多

关键词 绝缘子检测 YOLOv5s模型 卷积块注意力机制 加权双向特征金字塔网络 轻量化网络

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融合注意力机制与YOLOv5s的服装领型自动检测方法

17

作者 游小荣 李淑芳 《北京服装学院学报（自然科学版）》 CAS 2024年第1期111-118,共8页

为了解决光线、人体姿势、环境噪声和拍摄设备等外部因素对服装领型检测精度的影响,提出了一种融合注意力机制与YOLOv5s的服装领型自动检测方法。首先,构建并标注了11个类别的服装领型数据集;然后,通过改变激活函数、引入注意力机制等... 为了解决光线、人体姿势、环境噪声和拍摄设备等外部因素对服装领型检测精度的影响,提出了一种融合注意力机制与YOLOv5s的服装领型自动检测方法。首先,构建并标注了11个类别的服装领型数据集;然后,通过改变激活函数、引入注意力机制等方式对原YOLOv5s模型进行改进,提升模型检测的准确性;最后,对改进的模型进行训练、验证和测试。实验结果表明:选择FreLU作为激活函数,并把CBAM注意力机制融入到原YOLOv5s模型中,检测效果更佳;改进后的模型mAP@0.5值可达0.824,每秒能处理27.78帧图像,两项指标均优于faster RCNN和SSD512方法,表明本方法能够完成复杂背景下的服装领型自动检测任务。 展开更多

关键词 YOLOv5s模型 服装 领型 目标检测 定位

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基于改进YOLOv5s的绝缘子缺陷检测方法 被引量：3

18

作者 王子玉 陈佳星 +1 位作者 白博文 徐爱婷 《机电工程技术》 2024年第8期197-200,共4页

绝缘子在高压和超高压架空输电线路中的安全运行至关重要,因此对绝缘子图像的准确识别显得尤为关键。为了提高绝缘子缺陷检测的精度,提出了一种基于改进YOLOv5s模型的绝缘子缺陷检测方法。通过引入scSE注意力机制,以实现通道和空间方面... 绝缘子在高压和超高压架空输电线路中的安全运行至关重要,因此对绝缘子图像的准确识别显得尤为关键。为了提高绝缘子缺陷检测的精度,提出了一种基于改进YOLOv5s模型的绝缘子缺陷检测方法。通过引入scSE注意力机制,以实现通道和空间方面的校准,强化了该模型在对绝缘子缺陷的辨识能力,从而进一步提高对绝缘子图像识别的精度,特别是在遮挡和相似目标干扰的情况下表现更为出色;在此基础上增加了Mosaic数据增强处理,为模型的训练提供更多数据,使模型在多场景下表现优异。经实验证实,该算法准确率达到了92.8%,召回率达到97.5%,mAP达到了98.8%,其检测精度明显优于其他模型,并在复杂场景下展现了出色的鲁棒性,为绝缘子检修工作提供了新的思路。 展开更多

关键词 绝缘子检测 YOLOv5s模型 scsE注意力机制 图像处理

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基于YOLOv5s-CBAM的海上平台注水流程现场漏液智能检测

19

作者 邹剑 陈征 +4 位作者 刘长龙 张乐 张玺亮 蓝飞 王威 《系统仿真技术》 2024年第2期175-179,共5页

针对海上平台注水流程现场原油泄漏问题,提出基于双通道注意力机制的改进YOLOv5s模型,实现漏液智能检测。首先,通过监控摄像头及单反相机采集海上平台注水流程现场漏液数据并对其进行标注。其次,将双通道注意力机制引入YOLOv5s模型,增... 针对海上平台注水流程现场原油泄漏问题,提出基于双通道注意力机制的改进YOLOv5s模型,实现漏液智能检测。首先,通过监控摄像头及单反相机采集海上平台注水流程现场漏液数据并对其进行标注。其次,将双通道注意力机制引入YOLOv5s模型,增强模型的特征提取能力,构建高精度漏液检测模型。最后,对该模型进行功能及性能测试。测试结果表明,该检测模型可大幅度提升海上平台注水流程现场漏液检测能力。 展开更多

关键词 YOLOv5s模型 深度学习 目标检测 智能监控 注意力机制

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一种基于改进YOLOv5s的手势识别算法

20

作者 鲁杰伟 盘轩 +1 位作者 彭雯蝶 谌爱文 《电脑知识与技术》 2024年第12期1-3,共3页

手势识别作为一种重要的人机交互技术,在智能设备、智能交通等领域具有广泛应用前景。然而,现有基于YO⁃LOv5s的手势识别算法在目标检测准确率和效率方面存在一定问题。这是由于YOLOv5s在目标检测阶段存在相似手势区分能力较弱以及检测... 手势识别作为一种重要的人机交互技术,在智能设备、智能交通等领域具有广泛应用前景。然而,现有基于YO⁃LOv5s的手势识别算法在目标检测准确率和效率方面存在一定问题。这是由于YOLOv5s在目标检测阶段存在相似手势区分能力较弱以及检测结果重叠和重复的原因。为解决这一问题,本研究提出了一种改进YOLOv5s模型的手势识别算法。通过在目标检测阶段引入动态稀疏注意力BiFormer模块来优化长序列数据处理,对YOLOv5s模型进行改进,从而提高了手势识别的准确率和效率。实验结果表明,改进后的模型在处理小目标和相似手势时表现更为优异,同时能够有效避免检测结果的重叠和重复现象。 展开更多

关键词 手势识别 YOLOv5s 改进YOLOv5s模型 目标检测 动态稀疏注意力

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