基于改进YOLOv5的密集人群检测算法.docx
基于改进YOLOv5的密集人群检测算法
目录
一、内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1密集人群检测的必要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2YOLOv5算法在人群检测中的应用现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.3研究目的及价值．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
二、YOLOv5算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.1YOLOv5算法基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.2YOLOv5算法特点与优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.3YOLOv5算法流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
三、改进YOLOv5算法的研究与设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
3.1改进思路及方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
3.2改进后的算法流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
3.3改进算法的关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
四、基于改进YOLOv5的密集人群检测算法实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
4.1数据集准备与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
4.2模型训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
4.3算法测试与评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
五、实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
5.1实验环境与参数设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
5.2实验结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
5.3实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
六、改进YOLOv5算法在密集人群检测中的挑战与对策．．．．．．．．．．．．29
6.1尺度变化问题与对策．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
6.2目标遮挡问题与对策．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
6.3算法实时性与准确性平衡问题与对策．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
七、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
7.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
7.2研究不足与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
一、内容概括
本文提出了一种基于改进YOLOv5的密集人群检测算法，旨在解决传统YOLO系列在密集人群检测中的性能瓶颈。研究从网络架构、损失函数及优化方法等多个方面对YOLOv5进行改进，提出了一种更轻量化、高效率的目标检测模型，并专门针对密集人群场景优化了检测策略。
本文主要包含以下内容：
研究目的：提出一种适合密集人群检测的改进YOLOv5算法，解决传统YOLOv5在复杂背景、多目标干扰等场景下的检测不足。
算法改进：
轻量化网络架构：通过网络剪裁和参数调整，减少模型复杂度，同时保持较高的检测精度。
多尺度分辨率检测：结合多尺度特征提取，提升对人体小部件的检测能力。
多目标检测优化：结合YOLOv5的基础模型，加入多目标检测策略，提升对人群与其他目标物体的齐次检测能力。
实验与结果：
基于优化的YOLOv5在密集人群场景下的检测性能得到了显著提升，尤其是在当场距离较远（如50-100米）和复杂背景（如拥挤场所、光照不均）中的检测精度和鲁棒性表现优于原型模型。
通过对比实验，验证了改进算法在密集人群检测中的优势，包括处理латency、精度和多目标检测能力的全面提升。
应用价值：本文提出的改进算法可在人流监控、仓储管理、安防监控等多个场景中得到实用应用，具有较高的商业价值和社会意义。
最终，本文总结了改进算法在密