基于改进YOLOv5的人群密度检测方法

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中文摘要：针对复杂街景环境下人群检测精度低的问题,基于YOLOv5 网络,提出一种改进的人群密度检测网络YOLO-C3SE-moblienetV3.将YOLOv5、聚合连接空洞卷积(connected convolutional capsule systems,C3SE)和MobileNet结合,旨在改善目标检测的性能.通过引入C3SE模块,模型能够更好地捕捉多尺度特征和上下文信息,从而提高检测精度.结合MobileNet的轻量级特性,实现高效的特征提取,显著降低模型计算复杂度.实验结果表明,与标准YOLOv5 模型相比,改进后的模型在多个公开数据集上的平均精度(mAP)和推理速度均有所提升.

作者：

赵庭正、刘天时

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作者单位：

西安石油大学陕西西安 710065

关键词：

目标检测 YOLOv5 C3SE MobileNet 多尺度特征计算机视觉

出版年：

2024

DOI：

10.3969/j.issn.1672-9528.2024.09.022

信息技术与信息化

山东电子学会

信息技术与信息化

影响因子：0.29

ISSN：1672-9528

年,卷(期)：2024.(9)