期刊专题

10.3969/j.issn.1006-2475.2023.10.009

基于轻量化YOLOv5的安全帽检测

引用
配电网运维施工安全智能监控系统中存在大量数据,客观上要求算法具有较高实时性.基于此,本文轻量化改进YOLOv5算法,具体包括改进K-means算法聚类锚框,采用Hard-swish激活函数和CRD损失函数,同时在主干网融合ShuffleNet结构以及FPN模块增加Attention机制.该模型SNAM-YOLOv5(ShuffleNet and Attention Mechanism-You Only Look Once version 5)能够显著提高小目标和遮挡目标的检测性能以及处理速度.在基于海思Hi3559A嵌入式平台进行安全帽检测的运行结果表明,该模型优于同类算法,同时具有良好的实时性.

深度学习、配电网运维、施工安全、智能监控、轻量化网络、安全帽检测

TP391.4(计算技术、计算机技术)

国家自然科学基金;国电南瑞科技股份有限公司项目

2023-11-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共6页

59-64

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计算机与现代化

1006-2475

36-1137/TP

2023,(10)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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