基于改进YOLOv5算法的道路交通参与者实时检测方法.pdf
<h3>一、基本信息</h3><p>文档名称：基于改进YOLOv5算法的道路交通参与者实时检测方法</p>
<p>文档格式：pdf格式</p>
<p>文档大小：1.8MB</p>
<p>总页数：9页</p>
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<h3>二、简介</h3>
<p>本文提出一种基于改进YOLOv5算法的道路交通参与者实时检测方法，旨在提升复杂交通场景下的检测精度与速度。针对传统YOLOv5在小目标检测和遮挡情况下的不足，本文引入了注意力机制与多尺度特征融合模块，有效增强了模型对行人、车辆等交通参与者的识别能力。同时，通过轻量化设计优化网络结构，保证了算法在嵌入式平台上的实时性。实验结果表明，该方法在公开数据集上取得了更高的mAP值，并具备良好的实时检测性能，为智能交通系统提供了可靠的技术支持。</p>
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<h3>三、预览</h3>
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