人数超员识别系统基于计算机视觉分析技术yolov5网络架构对监控摄像头视频采集的画面实时分析,如果人数超员识别系统监测到作业区域超员时,立刻抓拍存档并同步报警回传给后台监控管理中心,提示后台人员及时进行处理。YOLOv5算法具有4个版本,具体包括:YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四种,本文重点讲解YOLOv5s,其它的版本都在该版本的基础上对网络进行加深与加宽。
主要的改进思路如下所示:输入端:在模型训练阶段,提出了一些改进思路,主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放;基准网络:融合其它检测算法中的一些新思路,主要包括:Focus结构与CSP结构;Neck网络:目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层,Yolov5中添加了FPN+PAN结构;Head输出层:输出层的锚框机制与YOLOv4相同,主要改进的是训练时的损失函数GIOU_Loss,以及预测框筛选的DIOU_nms。
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