改进Y0L0v5算法在轨道交通车厢乘客检测中的
实践研究
目录
1.文档概要4
1.1研究景与意义4
1.1.1轨道交通安全监控需求5
1.1.2乘客检测技术发展现状7
1.2国内外研究现状8
1.2.1目标检测算法概述10
1.2.2YOLO系列算法研究进展13
1.2.3轨道交通乘客检测研究综述14
1.3研究内容与目标15
1.3.1主要研究内容17
1.3.2具体研究目标18
1.4研究方法与技术路线18
1.4.1研究方法选择21
1.4.2技术路线设计21
1.5论文结构安排22
2.方目关技术木既述24
2.1目标检测技术原理25
2.1.1图像分类基础26
2.1.2目标检测流程29
2.2Y0L0v5算法详解30
2.2.1YOLOv5网络结构32
2.2.2YOLOv5损失函数33
2.2.3YOLOv5特点分析34
2.3数据增强技术35
2.3.1数据增强方法分类39
2.3.2常用数据增强策略41
2.4轨道交通环境特点42
2.4.1车厢内光照变化43
2.4.2乘客行为多样性45
2.4.3图像噪声干扰46
3.YOLOv5算法改进方案50
3.1网络结构优化51
3.2损失函数改进52
3.2.1添加注意力机制54
3.2.2融合多尺度特征55
3.2.3调整损失权重56
3.3数据预处理优化58
3.3.1图像去噪处理59
3.3.2光照不均校正61
3.3.3数据标注规范62
3.4训练策略优化63
3.4.1学习率调整策略65
3.4.2超参数优化方法68
3.4.3鲁棒性训练技术69
4.实验设计与结果分析70
4.1实验数据集72
4.1.1数据集构建73
4.1.2数据集标注74
4.1.3数据集划分76
4.2实验平台与环境77
4.2.1硬件平台配置81
4.2.2软件平台配置82
4.3实验评价指标83
4.3.1准确率指标85
4.3.2召回率指标88
4.4对比实验89
4.4.1与原始YOLOv5对比90
4.4.2与其他目标检测算法对比91
4.5改进算法性能分析92
4.5.1检测精度分析93
4.5.2检测速度分析96
4.5.3鲁棒性分析97
4.6实际应用场景测试98
4.6.1车厢内不同场景测试99
4.6.2乘客不同行为测试100
5,结论与展望101
5.1研究结论总结102
5.1.1改进算法性能总结103
5.1.2研究成果意义103
5.2研究不足与展望105
5.2.1研究不足之处106
5.2.2未来研究方向107
1.文档概要
本研究旨在探索并实施改进的YOLOv5算法，以提高轨道交通车厢乘客检测的准确
性和效率。通过采用先进的深度学习技术，该研究将重点分析如何优化Y0L0v5模型以
适应轨道交通环境，并确保其能够在繁忙且复杂的车厢环境中有效识别乘客。研究内容
涵盖从数据收集、预处理到模型训练和验证的全过程，旨在通过实验验证所提出方法的
有效性和实用性。
?数据收集与预处理：首先，收集轨道交通车厢的视频数据，并进行必要的清洗和
标注工作，确保数据质量符合后续处理的要求。
?模型选择与训练：选择合适的YOLOv5版本作为基础模型，针对轨道交通车厢的
特点进行定制化调整，包括网络结构、损失函数等关键参数的优化。
?实验设计与评估：设计一系列实验来测试改进后的模型在不同类型的轨道交通车
厢中的性能，包括但不限于不同光照条件、不同时间段(如早晚高峰)以及不同
乘客行为模式的场景。
?结果分析与讨论：对实验结果进