物联网技术2025，Vol.15Issue(2) ：45-49.DOI:10.16667/j.issn.2095-1302.2025.02.012

基于YOLOv5的婴儿睡姿识别

巢梓涵 黄小杰 黄明 韩振华 巢渊
物联网技术2025，Vol.15Issue(2) ：45-49.DOI:10.16667/j.issn.2095-1302.2025.02.012
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基于YOLOv5的婴儿睡姿识别

巢梓涵 1黄小杰 2黄明 2韩振华 2巢渊2
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作者信息

  • 1. 江苏理工学院 机械工程学院,江苏 常州 213001;常州凯特工业机器人有限公司,江苏 常州 213004
  • 2. 江苏理工学院 机械工程学院,江苏 常州 213001
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摘要

针对婴儿不正确睡眠姿势对婴儿身体健康的危害,提出了基于YOLOv5 的睡姿识别方法.利用YOLOv5 的Mosaic数据增强和自适应图片缩放技术处理图片的局部和全局信息,使模型拥有更好的泛化能力.在卷积模块中引入CSP结构,解决推理过程中计算量大的问题,提升检测模型的准确度,并使用坐标损失、目标置信度损失和分类损失来更新梯度损失,进一步提高识别精度.实验结果表明,该模型可高效检测、识别多种婴儿睡姿,精度高达99%,具有较为广阔的应用前景.

关键词

YOLOv5/图像识别/婴儿睡姿/智能看护/Mosaic数据增强/深度学习

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出版年

2025
物联网技术
陕西省电子技术研究所

物联网技术

影响因子：0.4
ISSN：2095-1302
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