利用YOLOv5提高拥挤场景中的目标检测性能.docx

xx大学 学士学位毕业论文 利用YOLOv5提高拥挤场景中的目标检测性能 : Improving Object Detection Performance in Crowded Scenes Using YOLOv5 学员姓名 指导教师：牛哄哄教授 专业名称：计算机科学与技术 2023年3月 目录 TOC \o 1-3 \h \u 15093 目录 2 9590 摘要 3 4152 关键词 3 26897 第一章 绪论 3 2901 1.1 研究背景 3 30094 1.2 研究意义 4 32138 1.3 国内外研究现状 5 9357 1.4 研究内容和方法 6 31180 1.5 论文结构安排 7 17831 第二章 YOLOv5目标检测算法 8 16382 2.1 YOLOv5算法原理 8 13620 2.2 YOLOv5算法流程 9 28432 2.3 YOLOv5算法改进 10 25207 第三章 拥挤场景目标检测问题分析 12 7427 3.1 拥挤场景目标检测问题概述 12 2057 3.2 拥挤场景目标检测问题原因分析 12 11302 3.3 拥挤场景目标检测问题解决方案 13 12470 第四章 基于YOLOv5的拥挤场景目标检测方法 15 12031 4.1 数据集准备 15 13355 4.2 模型训练 16 30911 4.3 模型优化 17 29221 第五章 实验与结果分析 19 9792 5.1 实验环境 19 2045 5.2 实验设计 20 3016 5.3 实验结果分析 21 23503 第六章 结论与展望 23 5685 6.1 研究结论 23 29061 6.2 研究不足与展望 23 25149 参考文献 24 摘要 本文旨在探讨如何利用YOLOv5算法提高拥挤场景中的目标检测性能。拥挤场景中，目标之间的遮挡和重叠现象较为普遍，传统的目标检测算法往往难以准确识别目标。而YOLOv5算法具有快速、准确、轻量级等优点，适用于处理拥挤场景中的目标检测问题。本文首先介绍了YOLOv5算法的基本原理和网络结构，然后针对拥挤场景中的目标检测问题，提出了一系列优化措施，包括数据增强、网络结构调整、目标分割等。最后，通过实验验证了优化措施的有效性，证明了利用YOLOv5算法可以显著提高拥挤场景中的目标检测性能。本文的研究成果对于实际应用中的目标检测具有一定的参考价值。 关键词 关键词：YOLOv5、目标检测、拥挤场景、性能提升。 第一章 绪论 1.1 研究背景 随着城市化进程的加速，城市人口密度不断增加，拥挤场景中的目标检测面临着越来越大的挑战。传统的目标检测算法在拥挤场景中容易出现漏检、误检等问题，导致检测性能下降。因此，如何提高拥挤场景中的目标检测性能成为了一个重要的研究方向。 近年来，深度学习技术在目标检测领域取得了显著的成果。其中，YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测算法，具有高效、准确、实时等优点。然而，拥挤场景中目标密集、目标大小不一、目标遮挡等问题仍然会影响YOLOv5的检测性能。因此，如何利用YOLOv5提高拥挤场景中的目标检测性能，成为了一个研究热点。本文旨在探究利用YOLOv5提高拥挤场景中的目标检测性能的方法。具体来说，本文将从以下几个方面展开研究：（1）利用数据增强技术增加训练数据，提高模型的鲁棒性；（2）针对拥挤场景中目标密集的问题，探究基于YOLOv5的目标分割算法，提高目标检测的准确性；（3）针对目标遮挡问题，探究基于YOLOv5的多目标跟踪算法，提高目标检测的鲁棒性。本文的研究成果将有助于提高拥挤场景中的目标检测性能，为城市安防、智慧交通等领域的应用提供技术支持。 1.2 研究意义 目标检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其在实际应用中具有广泛的应用前景。然而，在拥挤场景中进行目标检测时，由于目标之间的相互遮挡和重叠，以及背景噪声的干扰等因素，会导致检测性能下降，从而影响实际应用效果。因此，如何提高拥挤场景中的目标检测性能成为了一个热门的研究方向。本文旨在利用YOLOv5算法来提高拥挤场景中的目标检测性能。YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测算法，其具有高效、准确、实时等优点，已经在多个领域得到了广泛应用。本文将针对拥挤场景中的目标检测问题，对YOLOv5算法进行优化和改进，以提高其在拥挤场景中的检测性能。具体来说，本文将从以下几个方面进行研究：首先，针对拥挤场景中目标之间的相互遮挡和重叠问题，本文将探索一种新的目标检测算法，以提高目标检测的准确性和鲁棒性。其次，本文将对YOLOv5算法中的网络结构和参数进行优化和调整，以