关于改进YOLOv5的行人和车辆检测与识别的研究算法.pdf

简介：
本研究针对YOLOv5模型进行优化，提出了一种新的行人及车辆检测与识别算法，旨在提高目标检测精度和效率。文档深入探讨了该算法的设计原理、实验结果及其应用场景。 作为目前最先进的单阶段目标检测算法之一，YOLOv5在处理通用对象任务上表现出色。然而，在实际的行人与车辆检测场景中，特别是在远距离情况下，由于小目标像素稀疏且相似度高，导致了YOLOv5对这些目标的识别效果不尽如人意。 为解决这一问题，本段落提出了一系列改进措施来增强YOLOv5在处理小目标时的表现。首先，在数据集样本不均衡的情况下，采用了包括Stitcher和尺度匹配在内的多种数据增强技术。通过拼接不同的图像片段以及调整输入图片大小的方法模拟不同距离下的场景特征，增加了模型训练过程中的多样性和复杂性。 其次，针对现有网络结构的局限性，本段落提出了一种新的检测头设计专门用于识别微小目标，并优化了损失函数以确保这些小目标在训练过程中得到充分关注。通过这种方式，在不牺牲实时性能的前提下显著提升了对远距离行人和车辆等小尺度对象的准确度。 实验结果表明，改进后的YOLOv5模型不仅保持原有的高效性，还大幅改善了其对于特定场景下小目标检测的能力。这证明所提出的改进策略有效地克服了原始版本在处理此类任务时遇到的主要障碍，并为智能交通系统及自动驾驶等领域提供了更为可靠的解决方案。 总之，通过数据增强方法和网络结构优化的结合应用，本段落成功地提升了YOLOv5算法在行人与车辆识别方面的性能表现，特别是在面对小目标挑战时。这些成果对于进一步推动相关技术的实际应用具有重要意义。未来的研究工作可能会继续探索更多提高检测精度的方法，并尝试将其应用于更加复杂多变的真实场景中去。