基于YOLOv5神经网络模型的违采视频检测

• 作者: 陈嘉靖 李龙飞
• 来源期刊: 水利技术监督
• 关键词: 违采监管 目标检测 YOLOv5 神经网络
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 信息化
• 页码范围: 61-63,119,124
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-1305.2021.08.017

摘要

为了提升采砂监管效率,提出一种基于YOLOv5神经网络模型的检测方法对违采视频进行目标检测.采用Focus+CSP作为主干网络,并针对视频中目标较小且多的特点,改进了网络模型的特征融合方式,引入数据增强的方法来减小过拟合的概率,提高了算法性能.实验表明,文章提出的方法有效提高了水利监管的效率,且检测精度和速度均满足实际生产要求.