改进 YoloV5 的行人检测算法

• 作者: 曹海涛 邓小颖 张梦 张剑云 贺翔 朱金荣
• 来源期刊: 计算机辅助工程
• 关键词: 目标检测 行人遮挡检测 随机擦除 Res2Net 注意力机制 Confluence
• 年，卷（期）: 2023,（1）
• 所属期刊栏目: 工程数值仿真与CAE算法
• 页码范围: 55-61
• 页数: 7页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13340/j.cae.2023.01.010

摘要

针对在行人行进过程中出现拥挤、遮挡、目标尺寸小所导致的行人检测精度低和效果不佳等问题，通过修改YoloV5算法的backbone特征提取网络，加入注意力机制，优化后处理阶段的目标框选定方法等改进措施，提出一种基于YoloV5算法的YoloV5-PED改进算法。结果表明：与YoloV5算法相比，YoloV5-PED算法的平均精度均值(mAP)提升3.8%,验证该算法检测行人时具有良好的效果。