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申请/专利权人：贵州智诚科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOv5s的电动车头盔佩戴检测方法，包括以下步骤：基准模型建立，选取YOLOv5作为检测基准模型、GhostCSP‑Bottlenck的设计，引入Ghost模块并对应生成特征图、特征提取优化，使用Ghostbottleneck结构代替YOLOv5s主干网络的标准卷积、SE注意力模块，建立SE注意力模块，对卷积池化过程进行优化、最终模型验证，将最终改进完成的模型与初始模型进行参数验证对比。本发明中YOLOv5s模型采用了Focus结构，即先通过间隔采样对输入图像进行四倍通道扩充，再经过卷积操作得到无特征信息损失的二倍下采样特征图，同时Focus模块对普通卷积操作进行了优化，以更少的计算成本实现下采样并增加通道维度，降低了参数量并提升了速度。
主权项：1.一种基于改进YOLOv5s的电动车头盔佩戴检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：基准模型建立选取以YOLOv3、YOLOv4模型基础上创新的模型YOLOv5作为检测基准模型；S2：GhostCSP-Bottlenck的设计引入Ghost模块，通过普通卷积得到特征图，将得到的特征图通过线性操作生成另一组特征图；S3：特征提取优化用GhostNet中的Ghostbottleneck结构代替YOLOv5s主干网络的标准卷积，该结构在两个Ghost模块之间通过一个步长为2的深度卷积进行向下采样连接，最后将这两个Ghost模块的输入和输出合并；S4：SE注意力模块建立SE注意力模块，对卷积池化过程中由于特征图不同、通道占比不同带来的损失问题进行精度优化；S5：最终模型验证将最终改进完成的模型与初始模型进行参数验证对比。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 贵州智诚科技有限公司 一种基于改进YOLOv5s的电动车头盔佩戴检测方法
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