一种Transformer引导YOLOv5对高空吊钩违规操作识别

摘要：

为了降低高空作业意外事故发生的风险,高空吊钩作业违规检测识别并及时告警显得十分重要.针对高空吊钩目标小以及图像目标模糊等问题,现有的基于 YOLOv5 的目标检测方法存在误检测率高、效率低等问题,为此采用一种Transformer模块来引导 YOLOv5 对高空吊钩违规操作检测的算法.首先,在 Backbone中添加 Transformer模块有效捕获全局信息和目标图像的上下文内容信息,有利于捕获复杂背景干扰下目标的特征信息;其次在 Neck中使用BiFPN模块,能有效挖掘小目标图像内容信息及深层图像语义信息;最后使用SIoU损失函数,可以更准确定位目标框的位置信息.

关键词：深度学习、Transformer、YOLOv5、目标检测、SIoU

分类号：TP29(自动化技术及设备)

在线出版日期：2023-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

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