基于改进YOLOv4的电梯内电动车检测算法

杨献瑜

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基于改进YOLOv4的电梯内电动车检测算法

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针对智慧电梯安全感知系统要求检测算法具备轻量化以及快速推理的特点,提出基于改进YOLOv4的电梯内电动车检测算法。首先,采用轻量化网络GhostNet作为特征提取网络,减少模型的计算量及参数量;其次,引入CBAM注意力模块,提高算法的检测精度;最后,将FocalLoss机制应用到模型置信度损失中,平衡正负样本。实验结果表明,改进后的YOLO-GCF在电梯内电动车数据集上检测精度为90.14%,参数量减少82.8%,检测速度提升8.8帧/秒,做到了轻量化及快速推理。

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来源
《计算机时代》 |2023年第10期|54-58|共5页
作者
杨献瑜;
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作者单位

浙江理工大学计算机科学与技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电梯工程;
关键词
目标检测; 注意力模块; YOLOv4; GhostNet; Focal Loss;

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