基于改进YOLOv5的铁路施工人员安全佩戴检测算法
朱春原
郑广海
白雪鹏
大连交通大学 大连 116028
摘要：针对铁路工人在巡检过程中不规范佩戴安全帽、反光背心,容易出现安全事故的问题,提出基于改进YOLOv5s的铁路施工人员安全佩戴检测算法,解决小目标检测中目标漏检、错检的问题,降低事故发生率.首先在增加小尺度检测层基础上剔除超大尺度检测层,从而提升对小目标的检测能力,并降低网络复杂度;其次在Neck部分借鉴加权双向特征金字塔网络BiFPN,对原始模型中的PANet进行部分改进,采用无权重BiFPN结构,加强模型的特征融合能力;然后采用SPPFC-SPC替换SPPF模块,该模块通过多尺度的空间金字塔池化和卷积操作,与Backbone的返回的特征层进行融合,提高模型的感受野和特征表达能力,强化对小目标的特征融合能力;最后通过替换解耦合检测头,加快模型收敛速度,提升检测精度.实验表明论文算法的检测精度较原算法提升3.8％,减少小目标检测中的漏检、误检数量.
关键词：安全佩戴检测YOLOv5算法bifpn解耦头小目标
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2025-08-20
在线出版日期：2025-12-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 53-57,139 )
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