面向复杂骑行场景的YOLOv5优化算法及安全头盔佩戴识别

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0引言

随着电动自行车普及，佩戴安全头盔的自动识别对交通安全管理至关重要。现有目标检测算法在面对小目标、遮挡及光照多变的复杂骑行场景时，常出现漏检与误检问题[1-2]]。本文以YOLOv5 算法为基础，研究其在复杂环境下的优化策略。同时，本文通过融合注意力机制增强特征表达，设计轻量化网络结构平衡精度与速度，针对性优化小目标检测能力，构建了一个更具鲁棒性的头盔佩戴识别模型，为提升智能交通监控系统的检测效能与实用性提供了有效的技术方案。（剩余7726字）

试读结束

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