基于改进YOLOv5算法的新材料地板缺陷目标检测系统.pdf

2025-02-11 约2.13万字 32页立即下载

基于YOLOv5改进的目标检测算法研究.docx 基于YOLOv5改进的目标检测算法研究一、引言 目标检测是计算机视觉领域的重要任务之一，广泛应用于智能安防、自动驾驶、无人机导航等众多领域。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的目标检测算法逐渐成为研究热点。其中，YOLOv5作为一种高效的单阶段目标检测算法，在处理复杂场景时表现出了良好的性能。然而，在实际应用中仍存在一些挑战和问题，如对小目标的检测能力不足、对不同场景的适应性不强等。因此，本文旨在研究基于YOLOv5改进的目标检测算法，以提高目标检测的准确性和效率。二、YOLOv5算法概述 YOLOv5是一种基于卷积神经网络的单阶段目标检测算法，具有较高的实时性。该算法采用深

2025-02-10 约5.01千字 10页立即下载

基于改进YOLOv5算法对轮对踏面缺陷检测.docx 基于改进YOLOv5算法对轮对踏面缺陷检测 一、引言随着现代铁路运输业的快速发展，轮对踏面的质量安全问题越来越受到人们的关注。轮对踏面缺陷的准确检测对于保障列车运行的安全性和稳定性具有重要意义。传统的轮对踏面缺陷检测方法主要依赖于人工检测，这种方法效率低下且易受人为因素影响。因此，研究一种高效、自动的轮对踏面缺陷检测方法显得尤为重要。近年来，深度学习技术在目标检测领域取得了显著的成果，其中，YOLOv5算法以其优秀的检测性能受到了广泛关注。本文提出了一种基于改进YOLOv5算法的轮对踏面缺陷检测方法，以提高检测的准确性和效率。二、相关技术及算法概述 2.1YOLOv5算法 YOLO（You

2025-06-03 约4.5千字 9页立即下载

基于YOLOv5的管道环焊缝缺陷目标检测算法分析.pdf 试验研究试验研究 DOI：10.11973/wsjc240282 基于YOLOv5的管道环焊缝缺陷目标检测 算法分析 121333 彭云超，李亚平，齐峰，饶连涛，刘九宏，徐杰（1.国家管网集团东部原油储运有限公司，徐州221008；2.国家管网集团科学技术研究总院分公司，廊坊065000； 3.中国矿业大学材料与物理学院，徐州221116）摘要：基于漏磁内检测技术，采用PyTorch框架，应用YOLOv5算法对实际管道环焊缝缺陷漏磁信号图像进行了自动识别，通过对算法的进一步优化与改进，分析了其对自动识别准确率的影响。试验结果表明，模型在图像数据混合增强后，各指标均有了显著提升，IoU

2025-05-20 约3.27万字 9页立即下载

基于改进YOLOv5的高分遥感影像目标检测算法研究.pdf 摘要近年来，随着高分辨率遥感卫星成像技术的不断进步以及深度学习在常规影像 [1] 目标检测中取得成功，基于深度学习的高分辨率遥感影像目标检测研究备受瞩目。该方法主要用于定位和分类高分辨率遥感影像中的目标。其在军事侦察、精确制导 [1] 等军事领域表现出色，同时在城市规划、灾情预测等民用领域也有广泛应用。然而，与常规自然影像相比，高分辨率遥感影像具有方向不确定、尺度差异大、背景复杂和排列密集等特点，增加了目标检测的难度。为了解决这些挑战，研究人员不断改进算法和模型。他们通过设计适用于高分辨率遥感影像的网络架构、优化训练策略和增加数据样本等手段，来提高目标检测的准确性和鲁棒性。针对高分

2025-03-17 约8.21万字 71页立即下载

基于改进YOLOv5的复杂场景下车辆目标检测算法研究.pdf 摘要摘要车辆目标检测是自动驾驶领域的重要研究内容。现实生活中，道路场景复杂多变，密集场景中存在车辆相互遮挡、目标多尺度、小尺度车辆目标像素占比较小的问题，易导致车辆目标的有效信息缺失，致使模型检测不准确，出现漏检甚至错检的问题。尤其是在雨天环境下，图像包含大量噪声，分辨率降低，将严重影响车辆检测的精确度与鲁棒性。针对上述问题，本文对单阶段算法YOLOv5 进行研究，首先改进YOLOv5的网络结构，提高算法对复

2025-02-11 约8.06万字 61页立即下载

基于改进Yolov5的旋转遥感目标检测算法研究.pdf 摘要随着计算机视觉算法的不断发展以及遥感技术的广泛应用，人们对通过计算机视觉技术对遥感图像中的目标进行自动识别的重视程度不断提升。然而遥感图像目标检测目前仍然存在较多的难点需要攻克，如遥感图像中的目标较小、目标角度多变、目标密集、图形不规则等。目前大多数优秀的算法都是针对常规的矩形框目标进行检测。为此，本文基于现有的常规矩形框检测算法Yolov5进行改进，使其能够检测出旋转的矩形框目标，能够更好的对目标进行位置拟合。基于此，本文首先对Yolov5算法进行研究，构建旋转目标检

2024-09-28 约8.34万字 70页立即下载

基于改进YOLOv5的道路交通目标检测算法研究.docx 基于改进YOLOv5的道路交通目标检测算法研究一、引言道路交通目标检测是智能交通系统的重要组成部分，对于提升道路交通安全、优化交通流量以及实现自动驾驶等具有重要意义。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于卷积神经网络的目标检测算法在道路交通目标检测中得到了广泛应用。其中，YOLOv5算法以其优秀的性能和高效的检测速度，成为了当前研究的热点。本文旨在研究基于改进YOLOv5的道路交通目标检测算法，以提高检测精度和适应性。二、YOLOv5算法概述 YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种实时目标检测算法，通过卷积神经网络实现目标的快速检测。YOLOv5是YOLO系列的最新版本，相比

2025-02-20 约5.05千字 9页立即下载

基于改进YOLOv5的复杂场景下车辆目标检测算法研究.docx 基于改进YOLOv5的复杂场景下车辆目标检测算法研究一、引言随着人工智能技术的不断发展，目标检测技术在各个领域得到了广泛的应用。其中，车辆目标检测在智能交通系统、自动驾驶等领域具有重要地位。然而，在复杂场景下，车辆目标检测面临诸多挑战，如多尺度目标、复杂背景干扰、光照变化等。近年来，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法在目标检测领域取得了显著的成功，而本文所研究的是基于改进YOLOv5的复杂场景下车辆目标检测算法。二、相关技术综述 2.1YOLOv5算法概述 YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法是一种实时目标检测算法，其核心思想是将目标检测任务转化为一个单阶段

2025-02-12 约5.09千字 11页立即下载

基于改进YOLOv5的高分遥感影像目标检测算法研究.docx 基于改进YOLOv5的高分遥感影像目标检测算法研究一、引言随着遥感技术的不断发展和普及，高分遥感影像的应用领域越来越广泛，如城市规划、环境监测、军事侦察等。然而，高分遥感影像的目标检测一直是一个具有挑战性的问题。传统的目标检测算法往往无法满足高分遥感影像的精度和速度要求。因此，研究一种基于改进YOLOv5的高分遥感影像目标检测算法具有重要意义。本文将介绍基于改进YOLOv5算法的原理、方法和实验结果，并对其进行深入的分析和讨论。二、文献综述在遥感影像目标检测领域，近年来涌现出了许多算法和模型。其中，基于深度学习的目标检测算法成为了主流。YOLO系列算法作为深度学习目标检测的代表之一，其

2025-03-09 约4.54千字 9页立即下载

基于改进YOLOv5的道路目标检测算法研究.docx 基于改进YOLOv5的道路目标检测算法研究一、引言随着深度学习和计算机视觉技术的快速发展，目标检测技术已成为智能交通系统的重要组成部分。在道路交通场景中，准确快速地检测出各类目标（如车辆、行人、障碍物等）对于保证交通安全和提高交通效率具有重要意义。YOLOv5作为当前最先进的实时目标检测算法之一，已经在多个领域得到了广泛应用。然而，在道路交通场景中，由于背景复杂、光照变化、目标遮挡等因素的影响，传统的YOLOv5算法仍存在一定程度的误检和漏检问题。因此，本文旨在研究基于改进YOLOv5的道路目标检测算法，以提高检测精度和效率。二、相关技术综述 2.1YOLOv5算法概述 YOLO（You

2025-04-27 约4.56千字 9页立即下载

基于改进YOLOv5的钢板表面缺陷检测.docx 基于改进YOLOv5的钢板表面缺陷检测 1.内容概述本文档旨在介绍一种基于改进YOLOv5的钢板表面缺陷检测方法。我们将回顾YOLOv5的基本原理和结构，然后详细阐述改进措施及其在钢板表面缺陷检测中的应用。我们将展示实验结果和性能分析，最后讨论可能的优化方向和未来工作。通过本文档，读者将了解到改进YOLOv5在钢板表面缺陷检测领域的优越性，以及如何将其应用于实际工程中。 1.1背景介绍随着工业制造领域的快速发展，钢板作为重要的基础材料，其表面质量对于产品的整体性能和使用寿命具有至关重要的影响。对钢板表面缺陷进行快速、准确的检测成为工业生产中的关键环节。传统的钢板表面缺陷检测方法主要依赖于人

2024-10-12 约1.42万字 29页立即下载

面向小目标检测的改进YOLOv5算法研究.docx 面向小目标检测的改进YOLOv5算法研究一、引言近年来，目标检测技术已经成为计算机视觉领域研究的热点。随着深度学习技术的发展，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法以其卓越的检测性能成为了目标检测领域的代表性算法。然而，在实际应用中，特别是在面对小目标检测时，YOLOv5等算法仍面临许多挑战。为了提升小目标的检测精度，本文提出了面向小目标检测的改进YOLOv5算法。二、背景与现状随着深度学习技术的快速发展，YOLO系列算法因其高效率和高精度而得到了广泛的应用。然而，当面对小目标检测时，传统YOLO算法仍存在一定的问题。首先，小目标的特征信息较少，容易导致漏检和误检；其次，小

2025-04-28 约4.35千字 9页立即下载

2025-02-05 约2.17万字 34页立即下载

2025-02-23 约2万字 29页立即下载