改进YOLOv5算法在交警手势识别中的应用.docx

改进YOLOv5算法在交警手势识别中的应用

目录

内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.3本文主要工作与贡献．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.4论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

相关技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1目标检测技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1.1两阶段与单阶段检测器．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.1.2卷积神经网络原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.2YOLO系列算法详解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.2.1YOLOv5模型架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.2.2YOLOv5工作流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

2.3交警手势识别领域需求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

2.3.1手势类型分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

2.3.2实时性要求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

2.3.3环境挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

基于YOLOv5的交警手势识别系统设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

3.1系统整体框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

3.2数据集构建与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

3.2.1数据来源与标注规范．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

3.2.2图像增强策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

3.3硬件平台与软件环境．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

YOLOv5算法在交警手势识别中的改进策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

4.1模型结构优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

4.1.1网络深度与宽度调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

4.1.2特征融合机制创新．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

4.2预测头优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

4.2.1损失函数改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

4.2.2非极大值抑制调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

4.3训练策略革新．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

4.3.1数据增强方法优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

4.3.2学习率调整方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

4.3.3迁移学习应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

改进算法的实验验证与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

5.1实验设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

5.1.1数据集划分．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

5.1.2评价指标选取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53