复杂交通环境下二轮机动车乘员头盔检测算法

作者：钟铭恩^*; 谭佳威; 袁彬淦; 吴志华; 冯妍; 朱程林

来源：华侨大学学报(自然科学版), 2023, 44(03): 301-308.

• 二轮机动车
• 头盔检测
• YOLOv7
• 轻量级网络
• 感受野
• 注意力机制

针对现有二轮机动车乘员头盔检测算法在目标密集分布、随机遮挡等情况下效果较差且难以在边缘设备上应用的问题，制作了具有针对性的数据集，对比现有模型后，以YOLOv7为参考提出一种复杂交通环境下二轮机动车乘员头盔检测算法.首先，采用EfficientNet-B3作为主干网络，可提高特征提取能力且更为轻量化；其次，将增大感受野模块(RFB)引入特征融合结构中，以增大模型感受野，提升小目标头盔检测能力；最后，在检测头嵌入SimAM机制，在不增加参数的前提下提高算法精度.结果表明：相较于YOLOv7,文中算法的准确率、召回率和平均准确率分别提高了2.84%,2.26%和3.26%,参数量和运算量分别为YOLOv7的33.1%,23.5%,可实现当前主流模型算法的最佳检测性能和效率；在NVIDIA Jetson Nano开发板上的处理速度达到47.58 F·s-1,可满足边缘设备部署需求.

• 单位
  厦门大学; 厦门理工学院; 航天学院