基于改进YOLOv5s的着装不规范检测算法研究

《基于改进YOLOv5s的着装不规范检测算法研究》是一篇聚焦于工业安全领域的学术论文，旨在解决作业人员在生产过程中因着装不规范而引发的安全隐患问题。随着智能制造和工业自动化的不断发展，安全生产成为企业关注的重点。而作业人员的着装是否符合规范，直接影响到其人身安全和作业效率。因此，开发一种高效、准确的着装不规范检测算法具有重要的现实意义。

该论文以YOLOv5s为基础模型，针对传统目标检测算法在复杂工业场景下的性能不足进行了改进。YOLOv5s作为YOLOv5系列中的轻量级版本，具有较高的检测速度和良好的精度平衡，适合应用于嵌入式设备或实时检测系统中。然而，在实际应用中，由于工业环境的复杂性，如光照变化、遮挡、背景干扰等因素，传统的YOLOv5s模型在检测精度上存在一定的局限性。

为了提升模型在工业场景中的适应性和检测能力，本文提出了一系列改进措施。首先，在网络结构上，对YOLOv5s的骨干网络进行优化，引入了注意力机制，如SE模块和CBAM模块，以增强模型对关键特征的提取能力。其次，在特征融合方面，采用多尺度特征金字塔结构，提高模型对不同大小目标的识别能力。此外，还对损失函数进行了改进，引入Focal Loss以缓解类别不平衡问题，提升模型在小样本情况下的检测效果。

实验部分采用了多个工业场景的数据集，包括工厂作业现场的视频和图像数据，并对数据进行了标注和预处理。通过对比实验，验证了改进后的YOLOv5s模型在检测精度、召回率以及推理速度方面的优势。实验结果表明，改进后的模型在检测着装不规范行为时，相比原始YOLOv5s模型，平均精度（mAP）提升了约10%，同时推理速度也保持在一个较高的水平，满足实际应用场景的需求。

论文还探讨了模型在实际部署中的可行性，分析了模型在不同硬件平台上的运行表现，并提出了相应的优化建议。例如，在边缘计算设备上部署模型时，可以通过量化和剪枝等技术进一步降低模型的计算量和内存占用，提高系统的实时性和稳定性。

此外，该研究还强调了数据集的重要性。在工业环境中，获取高质量、多样化的数据是模型训练和评估的基础。因此，论文中构建了一个包含多种工种、不同着装类型和复杂背景的工业安全数据集，为后续的研究提供了宝贵的数据资源。

总的来说，《基于改进YOLOv5s的着装不规范检测算法研究》不仅在算法层面进行了创新，还在实际应用中展现了良好的效果。该研究为工业安全监控提供了一种新的解决方案，有助于提高作业人员的安全意识，减少因着装不规范导致的安全事故，推动智能安防技术的发展。