一种基于改进YOLOv5的多场景目标识别检测方法

本发明公开了一种基于改进YOLOv5的多场景目标识别检测方法，涉及目标检测技术领域，具体使用步骤如下：构建多场景数据集，并对数据集进行标记；建立YOLOv5多场景目标识别检测模型，并利用上述数据集对YOLOv5模型进行训练，得到能够识别场景类型的模型；引入自适应奖励函数机制，优化YOLOv5模型，并通过权重调整模块自动调整模型检测策略；设置基于改进YOLOv5的多场景目标识别检测设备，将优化后的YOLOv5模型部署在检测设备内部，实现对不同场景的目标检测效果。本发明设置有自适应奖励函数机制，能通过权重调整模块实时感知当前场景的关键参数特征，并根据环境复杂程度、任务进度和智能体行为动态调整损失函数权重，使得YOLOv5模型能够更好地适应多种场景的需求。