基于改进YOLOv5的行人车辆检测与识别算法研究.pdf

基于改进YOLOv5的行人车辆检测与识别算法研究.pdf 作为目前最先进的一阶段算法，YOLOv5 在通用的目标检测数据集上表现不错，然而在实际车辆行人检测数据集中，由于远距离下的目标像素少、相似性高等问题，YOLOv5 对小目标的检测还存在一些问题。为了解决这一问题，本文对YOLOv5 算法进行了改进，提高了其对小目标的检测效果。 随着智能交通系统和自动驾驶技术的飞速发展，准确高效的行人和车辆检测技术变得愈发重要。在这一技术领域中，目标检测算法扮演着至关重要的角色。YOLOv5作为当前目标检测领域的一颗新星，以其出色的实时性和高准确度，已在许多通用目标检测任务中展现出强大的竞争力。然而，当面对远距离场景下的行人和车辆检测时，其性能仍存在提升空间，尤其是小目标的识别与检测。针对这一挑战，本文对YOLOv5算法进行了改进，以提升其对小目标的检测效果。 在面对小目标检测时，YOLOv5存在两个主要的挑战：一是远距离下目标像素的稀疏性，二是相似目标间区分度的降低。对此，本文提出了一系列改进措施。针对数据集样本不均衡的问题，本文采用了数据增强技术，以Stitcher和尺度匹配为主要手段。Stitcher技术通过合并来自不同图像的片段，生成更为复杂多变的场景，为模型提供更多样化的学习样本，增强模型对复杂场景的适应能力。而尺度匹配则通过模拟不同距离下的目标尺寸，使得模型能在训练阶段接触更多大小不一的目标，从而提高模型对小目标的识别和检测能力。 本文针对YOLOv5网络结构对于小目标检测的不足之处，提出在原有网络中增加一个专门针对微小目标的检测头。该检测头的设计使得网络对小尺度目标具有更高的敏感性，能够更精确地捕捉到小目标的特征。此外，对损失函数进行了优化，确保小目标在训练过程中的重要性不会被忽视，从而在检测精度上取得整体的提升。 经过改进后的YOLOv5算法，在保持原有算法实时性的基础上，对小目标的检测效果有了显著的改善。在实验中，改进后的模型不仅在检测速度上保持了高效，而且在远距离行人和车辆检测任务中表现更加出色。这一改进大大提高了算法的鲁棒性和准确性，对于智能交通系统和自动驾驶等应用领域具有极大的实际价值。 此外，本文的研究成果对于未来的目标检测技术发展同样具有重要的意义。未来的研究可以在此基础上进一步探索，比如如何进一步提高小目标检测的精度，以及如何将这些改进应用于更为复杂的实际场景中。随着技术的进步和更多先进方法的融入，我们可以预期将来的目标检测算法将更加精准和高效，为智能交通和自动驾驶等领域的发展提供更加强有力的支持。