占道经营目标检测算法研究

作者：郑乾; 刘勇

来源：长江信息通信, 2023, 36(11): 79-82.

DOI：10.3969/j.issn.1673-1131.2023.11.022

• 占道经营现象检测
• 深度学习
• 目标检测

为辅助城管部门治理占道经营现象，解决传统监管方式效率低的问题，基于固定摄像头与巡查车，结合深度学习的方法，提出了一种改进的YOLOv5s目标检测模型，首先使用SPPCSPC模块替换原SPP模块，增大了感受野，其次采用BiFPN结构，减少了对微小目标以及尺寸差异较大目标存在漏检现象的问题，最后使用SIoU作为定位损失函数，使得预测框的定位与回归更加精准。实验结果表明，改进后的YOLOv5s模型mAP达到了59.70%，比原模型提高了3.02%，具有更好的检测效果，并部署至服务器试运行，提高了城管部门管理占道经营现象的效率。

• 单位
  三峡大学