一、基本信息
文档名称：基于改进YOLOv5s模型的地铁屏蔽门与列车门间异物快速检测方法
文档格式：pdf格式
文档大小：2.17MB
总页数：40页
二、简介
本文提出一种基于改进YOLOv5s模型的地铁屏蔽门与列车门间异物快速检测方法，旨在提升地铁运行安全。针对传统检测方法在复杂场景下精度不足的问题，该方法对YOLOv5s网络结构进行优化，引入注意力机制和多尺度特征融合模块，增强模型对小目标和遮挡物体的识别能力。实验结果表明，改进后的模型在保持高检测速度的同时，显著提升了检测精度，能够有效识别地铁门间存在的异物，为地铁安全运营提供可靠的技术支持。
三、预览
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