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申请/专利权人：安徽工业大学
申请日：2024-03-22
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118247808A
主分类号：G06V40/10
分类号：G06V40/10;G06V10/44;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明公开了一种基于YOLOv5算法改进的电动车骑行者头盔佩戴检测方法，属于目标检测技术领域。本发明的方法包括：步骤S1、收集电动车骑行者照片，构建数据集，并对数据集进行数据标注和数据增强处理；步骤S2、改进YOLOv5算法骨干网络，采用PC3模块替换C3模块；在颈部网络使用分层特征提取与逐步融合网络进行处理；采用MPDIoU为损失函数；步骤S3、对得到的初始目标检测模型进行迭代训练；步骤S4、训练完成后，得到最终目标检测模型，能够有效应用在电动车骑行者是否佩戴头盔这一实时检测任务中，通过快速、准确的识别出骑行者及所载人员是否佩戴头盔，以提升电动车骑行者在道路上行驶的安全性。
主权项：1.一种基于YOLOv5算法改进的电动车骑行者头盔佩戴检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、收集电动车骑行者照片，构建数据集，并对数据集进行数据标注和数据增强处理；步骤S2、改进YOLOv5算法骨干网络，采用PC3模块替换C3模块；在颈部网络使用分层特征提取与逐步融合网络进行处理；采用MPDIoU为损失函数；步骤S3、对经步骤S1和步骤S2处理后得到的初始目标检测模型进行迭代训练；步骤S4、训练完成后，得到最终目标检测模型，采用此模型对采集到的电动车骑行者照片进行识别检测，能够自动检测出佩戴头盔的人员和未佩戴头盔的人员，完成检测后输出检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽工业大学 一种基于YOLOv5算法改进的电动车骑行者头盔佩戴检测方法
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