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YOLOv5在行人检测领域的应用研究与实践

目录

YOLOv5在行人检测领域的应用研究与实践（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.1行人检测的重要性及应用领域．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.2YOLOv5在行人检测领域的应用前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

研究目的与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1研究目的．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2研究内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

二、YOLOv5相关理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

YOLO系列算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

1.1YOLO算法的发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

1.2YOLOv5的特点与优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

目标检测算法原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.1目标检测算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.2YOLOv5算法原理简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

三、行人检测技术应用研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

行人检测的技术难点与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

1.1行人形态多样性与背景复杂性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

1.2行人尺度变化与部分遮挡问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

基于YOLOv5的行人检测技术研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

2.1数据预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

2.2模型优化与改进策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

四、YOLOv5在行人检测领域的实践应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

实验环境与数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

1.1实验环境介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

1.2数据集及来源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

模型训练与实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

2.1模型训练过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

2.2实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

模型优化与应用效果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

3.1模型优化策略及效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

3.2应用效果展示与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

五、YOLOv5在行人检测领域的挑战与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

现有挑战与问题剖析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

1.1复杂环境下的行人检测性能下降．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

1.2模型泛化能力有待提高．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

未来发展趋势与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

2.1深度学习算法的优化与创新．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

2.2行人检测技术的拓展与应用领域拓展方向建议．．．．．．．．．．．．．．34