基于改进YOLOv5s的安全帽检测算法

摘要：

针对现有安全帽检测算法难以检测小目标、密集目标等缺点,提出一种基于YOLOv5s的安全帽检测改进算法.采用DenseBlock模块来代替主干网络中的切片结构,提升网络的特征提取能力;在网络颈部检测层加入SE-Net通道注意力模块,引导模型更加关注小目标信息的通道特征,以提升对小目标的检测性能;对数据增强方式进行改进,丰富小尺度样本数据集;增加一个检测层以便能更好地学习密集目标的多级特征,从而提高模型应对复杂密集场景的能力.此外,构建一个面向密集目标及远距离小目标的安全帽检测数据集.实验结果表明:所提改进算法比原始YOLOv5s算法平均精确率(mAP@0.5)提升 6.57%,比最新的YOLOX-L及PP-YOLOv2算法平均精确率分别提升1.05%与1.21%,在密集场景及小目标场景下具有较强的泛化能力.

关键词：安全帽检测、YOLOv5s算法、数据增强、DenseBlock模块、SE-Net注意力模块

所属期刊栏目：49

分类号：TP391.41;TP183(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：2050-2061