基于改进KDWC-YOLOv5的井盖隐患智能识别方法及系统

本发明提供了一种基于改进KDWC‑YOLOv5的井盖隐患智能识别检测方法及系统，属于目标检测领域。本发明方法包括以下步骤：S1、采集井盖图像数据并进行预处理，得到训练数据集和测试数据集；S2、构建KDWC‑YOLOv5网络，采用训练数据集对KDWC‑YOLOv5网络进行训练；S3、利用步骤S2的KDWC‑YOLOv5网络，对待识别数据集中的图像信息进行识别。本发明采用改进的KDWC‑YOLOv5目标检测算法，在传统模型的基础上，通过一系列创新性改进，显著提升了井盖隐患识别的准确性和鲁棒性。本发明不仅提高了常规场景下井盖隐患的检测精度，还改善了在数据量不足、隐患位置复杂等情况下的检测性能。