基于改进YOLOv5的轻量级铁水罐号车号检测算法

摘要

为解决车号罐号识别中因环境恶劣、字符较小导致的准确率偏低且实时性较差等问题,提出一种基于改进YOLOv5的轻量级检测方法.首先通过二阶段检测并增加小目标检测层,进一步采用大尺寸图像输入和数据均衡方法,提升模型检测效果;其次在骨干网络的最后一层引入CA坐标注意力,并制作掩码实现感兴趣区域检测,提升复杂场景下的车号字符检测精度.最后,通过采用GhostNet模块替换骨干网络模块,使模型进一步轻量化.实验结果表明:YOLO⁃MGCA模型,相较于基线模型map提高了1.4%,模型精度增加了3%,模型参数量减少了40%.