改進(jìn)YOLOv5s的鐵路異物入侵檢測(cè)算法

摘要： 行人、車輛等異物侵入鐵路界線，嚴(yán)重威脅行人安全和鐵路交通安全.針對(duì)傳統(tǒng)鐵路異物入侵檢測(cè)方法精度低、時(shí)效性差等問題，提出改進(jìn)YOLOv5s算法的鐵路異物入侵檢測(cè)模型SD-YOLO.本文提出SSA混合注意力機(jī)制，加強(qiáng)模型的局部表征能力，提高小目標(biāo)識(shí)別效果；提出DW-Decoupled Head解耦檢測(cè)頭，加快網(wǎng)絡(luò)收斂速度；引入邊界框回歸損失函數(shù)SIoU,提高了模型的檢測(cè)精度；使用轉(zhuǎn)...