改进YOLOV5的密集行人检测算法研究.docxVIP

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2024-11-13 发布于广东
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改进YOLOV5的密集行人检测算法研究.docx

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改进YOLOV5的密集行人检测算法研究

1.内容概要...............................................2

1.1研究背景.............................................2

1.2问题描述.............................................3

1.3研究目标.............................................4

2.相关工作...............................................5

2.1传统行人检测算法.....................................7

2.2基于深度学习的行人检测算法...........................8

2.3YOLO体系及其改进方案................................10

3.YOLOV5模型分析........................................12

3.1模型架构............................................13

3.2损失函数............................................15

3.3训练策略............................................15

4.改进策略..............................................17

4.1密集预测模块设计...................................18

4.2人体关节关键点信息融合.............................20

4.3轻量化网络结构优化.................................21

4.4其他改进方案.......................................22

5.实验设计..............................................23

5.1数据集及预处理......................................25

5.2评估指标............................................26

5.3实验环境............................................27

5.4比较方法............................................28

6.实验结果与分析........................................29

6.1模型性能评测........................................30

6.2不同改进策略效果对比................................31

6.3与其他检测算法的比较................................32

7.结论与展望............................................33

7.1研究总结............................................34

7.2未来工作方向........................................36

1.内容概要

本文研究了改进YOLOv5算法在密集行人检测方面的应用。文章首先介绍了行人检测的现有技术和挑战，特别是密集场景下的行人检测难点。概述了YOLOv5算法的基本原理和优势，分析了其在密集行人检测中的潜在问题和局限性。文章的重点在于提出了一系列针对YOLOv5算法的改进措施，旨在提高密集行人检测的准确性和效率。具体内容包括优化网络结构、改进损失函数设计、提升特征提取能力等方面。文章还通过实验验证了改进算法的有效性，并与其他先进算法进行了对比分析。总结了研究成果，展望了未来研究方向，包括算法在实际场景的应用推广和性能优化等。

1.1研究背景

随着计算机视觉技术的快速发展，目标检测在自动驾驶、智能监控、工业质检等领域发挥着越来越重要的作用。行人检测作为目标检测的一个重要分支，在保护行人安全、提高城市安全性方面具有重要意义。传统的目标检测方法如H