基于改进的YOLOv5车载热图像检测

    公开(公告)号:CN115546765A

    公开(公告)日:2022-12-30

    申请号:CN202211272888.5

    申请日:2022-10-18

    Abstract: 本发明提供一种基于改进的YOLOv5车载热图像检测方法,其包括如下步骤:首先本文使用2018年传感器系统开发商FLIR公司发布的自动驾驶开源红外热成像数据集,对数据集中的行人(People)、自行车(Bicycle)、汽车(Cars)3类目标进行检测,训练集8862张,验证集1366张;其次采用基于YOLOv5的深度学习的方法,针对红外图像分辨率低、目标小且细节模糊的问题,提出全新的融入自适应空间特征融合(ASFF)的Neck部分和一种融合卷积注意力模块(ConvolutionalBlockAttentionModule,CBAM)的CBSM模块;接着使用EIOU损失函数替换原有的CIOU损失函数,加速收敛提高回归精度,优化边界框回归任务中的样本不平衡问题,得到一个改进的YOLOv5网络模型。本发明能够有效地满足体积小和轻量化的需求,适合部署到车载嵌入式系统中,具有广阔的应用前景。

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