一种基于改进YOLOv5s的高速公路广告实时检测算法

赵丁莹; 刘正才; 雷宇斌; 朱建伟; 王书涵

doi:10.13715/j.issn.2096-644X.20221130.0001

湘潭大学学报（自然科学版） ›› 2023, Vol. 45 ›› Issue (06) : 23 -33+109. DOI: 10.13715/j.issn.2096-644X.20221130.0001

一种基于改进YOLOv5s的高速公路广告实时检测算法

赵丁莹, 刘正才, 雷宇斌, 朱建伟, 王书涵

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摘要

高速公路广告牌人工巡检的作业方式危险系数高、效率低下，研发智能化巡检平台已然成为当下迫切的需求.针对上述问题，该文开展了如下工作：(1)自主构建了一份高速公路广告牌影像数据集，含多源图像数据2 200张；(2)提出了一种改进的YOLOv5s高速公路广告牌实时目标检测算法，该方法将骨干特征提取网络的CSP1-x结构替换为更轻量的PP-LCNet网络，以实现模型的轻量化；将特征图金字塔的特征融合层由原来的PA-Net网络替换为ASFF自适应空间特征融合网络，使颈部网络能对不同层级的特征自适应地融合，在空间上过滤冲突信息以抑制梯度反向传播时的不一致性，以解决高速巡检带来的目标尺寸变化剧烈以及运动模糊等导致的检测精度偏低的问题.基于自建数据集训练与其他主流算法开展对比实验，证明了该算法在检测精度和速度上的优势；通过开展消融实验，验证了该文所采用的两种改进方法对模型性能提升的有效性.