基于YOLOv5的行李运输系统轮对裂纹检测算法

方浩楠, 李登鹏

计算技术与自动化 ›› 2024, Vol. 43 ›› Issue (02) : 77 -81.

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计算技术与自动化 ›› 2024, Vol. 43 ›› Issue (02) : 77 -81. DOI: 10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.202402013

基于YOLOv5的行李运输系统轮对裂纹检测算法

    方浩楠, 李登鹏
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摘要

为了检测机场行李运输系统中轮对存在的裂纹,提出了一种基于YOLOv5的机场行李运输系统轮对裂纹检测方法。该方法针对裂纹细小、密集等特点采取了以下措施:在YOLOv5网络的Head部分使用SIoU替换了原有的CIoU;在Backbone部分加入了SE注意力机制;在Neck部分引入了Swin-Transformer模块;在整个YOLOv5网络中使用SPD-Conv替代了传统的Conv卷积模块;在图像的预处理方面,使用了图像分割与子图反向拼接技术。通过这些改进,有效地改善了YOLOv5对于细小、密集裂纹的特征提取能力,相较于传统的YOLOv5算法,裂纹检测的能力得到了有效提升。

关键词

裂纹检测 / YOLOv5 / SPD-Conv(space-to-depth-Conv) / SIoU / 注意力机制 / 图像预处理

Key words

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基于YOLOv5的行李运输系统轮对裂纹检测算法[J]. 计算技术与自动化, 2024, 43(02): 77-81 DOI:10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.202402013

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