基于注意力机制与加权盒函数的YOLOv5的行人摔倒检测算法OA
YOLOv5 Pedestrian Fall Detection Algorithm Based on Attention Mechanism and Weighted Box Function
为了防止路上行人摔倒不能及时救治,危及行人安全问题,提出了一种改进YOLOv5的行人摔倒检测算法YOLOv5-CBAM-WBF.首先,通过改进马赛克(Mosaic)算法来丰富数据集并缩短训练时长;其次,融入卷积注意力机制模块(Convolutional block attention module,CBAM),加强对检测目标的关注,以提升算法的特征提取能力;最后,提出了一种新的加权盒函数Weighted boxes fusion(WBF)方法,来…查看全部>>
王晓雯;梁博;刘芳芳
山西大学 物理电子工程学院,山西 太原 030006山西大学 物理电子工程学院,山西 太原 030006山西大学 物理电子工程学院,山西 太原 030006
信息技术与安全科学
行人摔倒检测YOLOv5算法改进马赛克算法CBAM注意力机制加权盒函数
《山西大学学报（自然科学版）》 2023 (2)
334-341,8
山西省自然科学基金(201901D111031)
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