改进YOLOv5s的明渠漂浮垃圾实时检测方法

作     者：石露露 廖光忠 SHI Lu-lu;LIAO Guang-zhong

作者机构：武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065 

出 版 物：《计算机技术与发展》 (Computer Technology and Development)

年 卷 期：2023年第33卷第9期

页      面：83-90页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金项目(61502359) 

主　　题：YOLOv5s 实时检测 加权双向特征融合 注意力机制 小目标 

摘      要：针对航拍图像上明渠漂浮垃圾尺寸小,且易受水面倒影、强光等因素干扰从而造成漂浮垃圾漏检和误检的问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的明渠漂浮垃圾实时检测方法。首先,通过数据增强的方式对数据集进行扩充,避免数据量过少产生过拟合现象;然后,结合加权双向特征融合网络(BiFPN),对YOLOv5s结构的特征融合过程进行修改,以提高检测精度和速度;并且在Neck和Head部分之间添加3个改进的三维CBAM注意力机制模块,加强网络信息的提取和定位能力,能够有效地降低检测的漏检率和误检率;最后,增大网络输入的分辨率,使图像具有更加丰富的细节信息和更加精确的位置信息,有利于小目标特征信息的提取。实验结果显示改进的YOLOv5s算法检测的平均精度达到了89.9%,与原YOLOv5s算法相比提高了9.5%,而且与其他目标检测算法对比,能够提高明渠漂浮垃圾检测的精度,确保检测的实时性。