发明专利 已授权

基于改进YOLOv5算法的危化品车辆检测方法

📄 申请号:CN202311280782.4 📄 发布日:2026/07/31

著录项目信息

申请日
2023-09-28
公开号
CN117292335A
公开日
2023-12-26
申请人
淮阴工学院
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

危化品运输安全, 智能交通, 车辆检测, 安防监控

摘要

本发明公开了一种基于改进YOLOv5算法的危化品车辆检测方法,包括S1、对已获取到数据寄命名为Hazardous Vehicles,进行预处理,得到处理后的数据集划分为四个类别;S2、搭建传统YOLOv5模型架构,并在主干网络部分引入RFEB模块;S3、引入可分离式注意力机制,通过将尺度感知、空间感知和任务感知的注意力机制统一到头部中;S4、利用搭建好的模型在训练集上进行训练并在测试集上进行验证,实现对危化品车辆的预测。与现有技术相比,本发明在主干网络中,RFEB结构通过设计不同dilated convolution结构解决小物体和感受野在低分辨率特征图上的不匹配问题;在模型头部,通过引入可分离式注意力机制,通过将尺度感知、空间感知和任务感知的注意力机制统一到头部中,以提高Head的感知能力和检测精度。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

议价
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