YOLOv5在拥挤场景下的目标检测优化策略

本文是一篇关于提高拥挤场景中目标检测性能的学位论文，主要关注于利用YOLOv5算法进行优化。作者从计算机科学与技术专业的角度出发，阐述了研究的背景和意义，指出传统目标检测算法在拥挤场景中面临的问题，如目标遮挡和重叠导致的识别困难。 章节一介绍了研究的背景，强调了在高人口密度环境中，如城市街道和体育赛事中，对目标检测准确性的需求。研究的意义在于解决现实中的实际问题，提高公共安全监控和智能交通系统的效率。同时，作者还概述了国内外在拥挤场景目标检测领域的研究现状，对比了不同算法的优缺点。 第二章详细解析了YOLOv5算法，包括其原理、工作流程以及可能的改进。YOLOv5作为实时性和精度较好的目标检测模型，其单阶段预测机制使其特别适合处理复杂场景。作者探讨了如何针对拥挤场景的特点对YOLOv5进行调整，例如增加数据增强技术来提高模型对遮挡和重叠的适应能力。 在第三章，作者深入分析了拥挤场景中目标检测的问题，如物体遮挡带来的识别难题，并提出了针对性的解决方案，如使用目标分割技术来区分被遮挡的目标。 第四章详细描述了实验设计，包括数据集的准备，如何通过调整模型参数和网络结构来优化YOLOv5，以及采用的数据增强策略。通过模型训练和优化，旨在提升算法在拥挤场景下的鲁棒性和准确性。 第五章展示了实验结果，包括实验环境设置、实验设计细节以及对实验结果的分析。通过比较优化前后的性能，证明了YOLOv5在拥挤场景中确实能够显著提高目标检测的精度和召回率。 最后，第六章总结了研究的成果，指出了研究的局限性，并对未来的研究方向进行了展望。关键词集中在YOLOv5、目标检测、拥挤场景和性能提升，表明了文章的核心研究内容和重点。 该论文深入研究了如何利用YOLOv5算法克服拥挤场景下目标检测的挑战，通过实证研究证实了其在提高检测性能方面的有效性，为实际应用提供了有价值的参考。