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申请/专利权人：无锡学院;南京信息工程大学
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：S1，采集电动车头盔佩戴数据集，并按照比例划分为训练集、验证集和测试集；S2，将YOLOv5s主干网络和颈部网络中的C3模块改进为GBC3模块，构建改进YOLOv5s网络模型；S3，利用训练集对改进YOLOv5s网络模型进行训练，不断调整网络结构参数，直到获得满足条件的网络模型，并保存模型。本发明提高了对复杂路口场景下远距离小目标的检测能力，提升了电动车头盔等目标的定位性能。
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，采集电动车头盔佩戴数据集，并按照比例划分为训练集、验证集和测试集；S2，将YOLOv5s主干网络和颈部网络中的C3模块改进为GBC3模块，构建改进YOLOv5s网络模型；S3，利用训练集对改进YOLOv5s网络模型进行训练，不断调整网络结构参数，直到获得满足条件的网络模型，并保存模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 无锡学院 南京信息工程大学 一种基于改进YOLOv5s的电动车头盔佩戴检测方法
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