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申请/专利权人：陕西理工大学
摘要：本发明属于目标检测技术领域，涉及一种目标检测方法，尤其是基于坐标注意力和软化非极大值抑制的安全帽检测算法及系统。针对现有安全帽检测模型对小目标、密集目标表现不佳的问题，以YOLOv5模型为基准，在YOLOv5中添加坐标注意力机制，同时引入能够对候选框进行优化的软化非极大值抑制模块，最后选择WIoULoss作为模型的损失函数，得到改进后的YOLOv5网络模型。
主权项：1.一种基于坐标注意力和软化非极大值抑制的安全帽检测算法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1：构建检测图像集：搜集符合检测环境的图像，形成检测图像集。步骤2：图像预处理：使用Labelimg软件将检测图像集通过数据标注分成佩戴安全帽和未佩戴安全帽两类，按照设定比例划分为训练集、测试集与验证集。步骤3：改进YOLOv5网络模型：将YOLOv5网络模型的骨干网络中的所有C3模块替换为坐标注意力模块，在YOLOv5网络模型的基准算法中引入能够对候选框进行优化的软化非极大值抑制模块，引入WIOU函数作为损失函数，得到改进后的YOLOv5网络模型；步骤4：训练改进后的YOLOv5网络模型：先将训练集中的图像输入到改进后的YOLOv5网络模型中，并设置训练过程中YOLOv5模型的训练参数，随后输入验证集中的图像验证训练效果；最后输入测试集中的图像对改进后的YOLOv5网络模型进行评估：若评估得出的结果值符合评估值的范围，则训练结束；否则，继续训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 陕西理工大学 基于坐标注意力和软化非极大值抑制的安全帽检测算法及系统
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