现代计算机2022，Vol.28Issue(24) ：47-51.DOI:10.3969/j.issn.1007-1423.2022.24.008

基于改进YOLOv5的有遮挡行人检测方法研究

Research on Occluded Pedestrian Detection Method Based on Improved YOLOv5

李彤晖 宋晓茹
现代计算机2022，Vol.28Issue(24) ：47-51.DOI:10.3969/j.issn.1007-1423.2022.24.008
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基于改进YOLOv5的有遮挡行人检测方法研究

Research on Occluded Pedestrian Detection Method Based on Improved YOLOv5

李彤晖 1宋晓茹1
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作者信息

  • 1. 西安工业大学电子信息工程学院,西安 710021
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摘要

针对行人检测因遮挡而出现的检测精度低、误检率高的问题,提出基于YOLOv5m算法的改进KSE⁃YOLO检测模型.首先进行初始中心点选取优化,选取匹配行人目标的先验框尺寸,提升检测精度;其次引入注意力机制模块,提升网络对于行人目标的关注度,降低误检率;最后,在公开数据集上进行训练并测试.结果表明,对比传统主流识别算法,KSE⁃YOLO在检测精度、召回率以及平均精度均值上均有提升,可有效应用于遮挡情况下的行人检测与其相关领域.

关键词

YOLOv5/行人检测/注意力机制/K⁃means++

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出版年

2022
现代计算机
中大控股

现代计算机

影响因子：0.292
ISSN：1007-1423
参考文献量1
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