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针对目前公交客流目标检测中由于前后排乘客图像尺寸差距大、遮挡严重而难以检测的问题,提出一种改进的目标检测模型YOLOv5s＿P。该模型基于YOLOv5基本架构,针对乘客图像尺寸差距大的问题,使用重复加权双向特征金字塔网络结构替换YOLOv5中的路径聚合网络结构,引入权重机制双向跨尺度融合不同特征,增强提取复杂目标特征的能力;同时针对遮挡问题,结合Mixup数据增强方法,扩充遮挡和重叠图像的训练样本,提高模型泛化能力,减少客流图像残缺导致的漏检。为了验证YOLOv5s＿P模型性能,将其应用于实际公交场景,并与Faster R-CNN、SSD300、RetinaNet、YOLOv5s 4种模型进行对比测试。实验结果表明,YOLOv5s＿P模型在不影响检测速度的情况下,平均精度均值达到96.9%,平均漏检率较YOLOv5s模型降低了3.43%,提高了公交客流的检测精度。 相似文献
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