基于轻量化YOLOv5算法的目标检测系统

刘宇伟

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基于轻量化YOLOv5算法的目标检测系统

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为了在获得更精准的检测结果的同时提高机场的运行管理效率,该文基于轻量化YOLOv5算法设计用于机场的目标识别检测系统。在GPU中对VOC公开数据集进行迭代训练,采用MobileNetv2替换Backbone特征提取层中的BittleneckCSP结构,采用Conv替换Focus模块,以实现轻量化处理。系统选用的芯片MAC单元为3的倍数,约束网络卷积通道数剪枝为9的倍数,将非对称8位模型量化引入平台,GPU协同运作部署系统C++编程。经过应用发现,该系统应用轻量化YOLOv5算法可以提高机场的运行效率和安全性,为塔台工作人员提供更好的服务,现场调度多项业务有利于塔台管制流程精细化处理,降低机场管制人员的工作强度。

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来源
《中国新技术新产品》 |2023年第18期|21-23|共3页
作者
刘宇伟;
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作者单位

中国矿业大学徐海学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
轻量化YOLOv5; 目标识别; 检测系统;

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