摘要
本发明涉及目标检测技术领域,具体的公开了一种基于改进YOLOv8s的电动车骑乘人员头盔佩戴检测方法及系统。包括:数据采集与预处理模块,用于采集电动车骑乘人员图像数据,并对图像进行预处理和标注;模型训练模块,用于基于预处理后的数据集对改进的YOLOv8s模型进行训练,对比出训练后最优的模型;检测模块,用于将实时检测图片输入至训练好的改进YOLOv8s模型,获取检测结果。与标准的YOLOv8s网络相比,改进后的网络减少了对部署所需设备内存以及处理器的需求,更具备边缘端部署的能力,并且能更好适应泛化环境下,图像数据的检测任务。
技术关键词
佩戴检测方法
佩戴检测系统
通道注意力机制
头盔
全局平均池化
模型训练模块
多层感知机
分支
多尺度特征融合
检测头
动态
图片
更新模型参数
网络
数据采集单元
系统为您推荐了相关专利信息
权重特征
并行处理结构
机制
特征提取模块
Sigmoid函数
雾霾图像
网络
无雾图像
图像恢复方法
半监督学习
无人机航拍图像
自定义特征
感知特征
上采样
动态剪枝
模态特征
面向无人机
通道注意力机制
跨模态
残差结构