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基于改进YOLOv5的电动摩托车驾驶人头盔检测方法.pdfVIP免费

基于改进YOLOv5的电动摩托车驾驶人头盔检测方法.pdf_第1页
基于改进YOLOv5的电动摩托车驾驶人头盔检测方法.pdf_第2页
第22卷第1期2023年3月太原师范学院学报(自然科学版)JOURNALOFTAIYUANNORMALUNIVERSITY(NaturalScienceEdition)Vol.22No.1Mar.2023收稿日期:2022G08G17基金项目:国家社科基金项目(20BJL080),山西省“1331工程”平台项目(PT201818),山西省重点研发计划项目(201803D121088).作者简介:谢嘉飞(1997G),男,广东韶关人,在读硕士研究生,从事计算机视觉研究.通信作者:赵月爱,女,EGmail:243169573@qq.com.基于改进YOLOv5的电动摩托车驾驶人头盔检测方法谢嘉飞,赵月爱∗(太原师范学院计算机科学与技术学院,山西晋中030619)〔摘要〕随着经济的快速发展及低碳环保出行方式的普及,电动摩托车投入量逐年上升,但由此带来的安全隐患也随之上升.针对传统的人工检查骑手是否规范佩戴安全帽耗时、耗力且存在漏检等问题,提出一种基于改进YOLOv5的头盔检测算法.首先,针对摩托车头盔大小尺寸不一的问题,使用KGmeans++算法重新设计初始锚框,增加了网络收敛速度;其次引入坐标注意力机制(CoGordinateAttention),增强网络学习特征的表达能力;最后,引入αGIoU损失函数提高目标检测精度.实验表明,改进的YOLOv5模型的mAP达到98.83%,比YOLOv5的平均精度提升了5.29%,符合在道路复杂环境下对电动摩托车驾驶人头盔检测的要求.〔关键词〕卷积神经网络;头盔检测;改进YOLOv5;坐标注意力机制;实时检测〔文章编号〕1672G2027(2023)01G0024G08〔中图分类号〕TP183〔文献标识码〕A0引言随着经济的快速发展以及低碳环保出行方式的普及,电动车作为人们日常短途的重要交通工具,已广泛使用.目前,两轮电动摩托车行业发展成熟,市场规模逐渐壮大,截止2021年我国电动摩托车销量达两千多万辆,全国保有量已超4亿辆.但是,随着电动摩托车需求量增加,电动摩托车安全事故导致的伤亡人数也随之上升[1].据统计,在2021年全国发生的道路交通事故伤亡人员中,驾驶电动摩托车发生交通事故的数量高达四万多起,伤亡人数高达三万多人,其中非机动车伤亡人数比例为60%.据统计,驾驶电动摩托车而发生意外的人员伤亡中80%为脑外伤,其主要原因是没有佩戴头盔,头部受到暴力作用而造成的损伤.虽然«道路交通安全法»第五十一条中规定了骑行电动摩托车上路需佩戴头盔,但依然有不少骑行者不佩戴头盔骑行上路.为减少安全事故的发生,需要在非机动车道安排大量人力、...

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