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基于改进YOLOv5的建筑工人着装
智能检测算法研究

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  • 丽江师范高等专科学校数学与信息技术学院
    南京晓庄学院信息工程学院 人工智能学院

网络出版日期: 2023-07-24

Research on Intelligent Detection Algorithm for Construction Workers' Clothing
Based on Improved YOLOv5

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  • School of Mathematics and Information Technology
    School of Artificial Intelligence, School of information engineering

Online published: 2023-07-24

摘要

针对建筑工地施工人员在施工现场着装不规范这一安全隐患,本研究首先构造了一个真实场景下的工人着装数据
集,然后在YOLOv 5的基础之上,提出了一个改进的YOLOv 5模型。具体而言,针对YOLOv 5对小目标检测精度和可信度不
高的问题,改进模型首先在 YOLOv 5 的 Head 部分增加针对小目标的特征提取层,然后将 YOLOv 5 的 C3 模块改为 Bottle
neckCSP模块,并将激活函数为SiLU,减少卷积操作的同时增加模型的平滑性和非单调性。实验结果表明,改进模型的性能均
优于YOLOv 5。

本文引用格式

杨继琼 高 婕 常合友 卢永奇 .

基于改进YOLOv5的建筑工人着装
智能检测算法研究
[J]. 电脑与电信, 2023 , 1(4) : 49 . DOI: 10.15966/j.cnki.dnydx.2023.04.017

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