基于树莓派与YOLOv5-Lite模型的行人检测系统设计

郑尚坡; 陈德富; 邱宝象; 张龙

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基于树莓派与YOLOv5-Lite模型的行人检测系统设计

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把在PC端上训练好的YOLOv5s与YOLOv5-Lite目标检测模型分别部署在搭载Linux系统的树莓派4B平台上,并在此平台上搭建深度学习环境,构建道路行人检测系统。对这两个模型进行分析对比,实验结果表明,在识别准确率相差0.1%的情况下,YOLOv5-Lite模型相对于原YOLOv5s模型,网络参数量下降了78.26%,模型计算量下降了77.91%,模型内存大小下降了75.52%,检测速度提高了91.67%。综上,本文提出的基于树莓派和轻量化YOLOv5-Lite目标检测网络模型的行人检测系统兼顾了识别准确、适用性好、小型化、成本低等综合性能优势。

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来源
《计算机时代》 |2023年第9期|116-119|共4页
作者
郑尚坡; 陈德富; 邱宝象; 张龙;
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作者单位

浙江工业大学信息工程学院;

万向钱潮股份公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
行人识别; 树莓派; YOLOv5-Lite; 目标检测; 模型部署;

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