YOLOv5s密集行人检测算法改进与应用.docx

YOLOv5s密集行人检测算法改进与应用

目录

YOLOv5s密集行人检测算法改进与应用（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2国内外研究现状分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

YOLOv5s的概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1YOLOv5s的基本结构和特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2YOLOv5s在行人检测领域的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

密集行人检测问题的挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.1目标检测的难点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.2特定场景下的行人检测困难．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

密集行人检测算法的研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.1典型密集行人检测算法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.2深度学习在密集行人检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

密集行人检测算法的不足之处．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

5.1缺点和局限性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

5.2不足之处对性能的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

对YoloV5S的改进方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

6.1改进目标选择策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

6.2使用更高级别的特征表示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

6.3增加网络深度或宽度．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

7.1实验设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

7.2数据集和评估指标的选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

7.3实验结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

结果讨论及影响因素分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

8.1结果解读．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

8.2影响因素探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

技术创新与应用场景拓展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

9.1创新点总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

9.2应用前景展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

总结与未来工作建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

10.1总结现有研究成果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

10.2对未来工作的建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

YOLOv5s密集行人检测算法改进与应用（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

1.1背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

1.2研究内容与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

相关工作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

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