51、基于改进YOLOv5s的交通违规检测方法

基于改进YOLOv5s的交通违规检测方法

1 引言

随着深度学习技术的应用日益广泛，越来越多的目标检测算法开始使用该技术，并不断更新迭代。现有的目标检测算法根据特征提取方法的不同，可分为以下三类：
- 传统目标检测算法 ：手动设计被检测对象的特征，并使用机器学习进行分类。
- 结合候选框与深度学习的分类目标检测算法 ：如Fast R - CNN算法，属于Two - Stage方法，精度高于传统方法，但检测速度慢，难以满足实时检测需求。
- 基于深度学习的回归目标检测算法 ：如YOLO算法，是One - Stage方法，在精度和速度上都有提升，能够实现实时检测结果。

YOLO由Joseph Redmon和Ali Farhadi等人在2015年提出，它使用回归方法，将整个图像作为网络输入，只需一个神经网络就能获取检测对象边界框的位置信息并确定其类别，检测速度快。不过，YOLO存在一个细胞只能预测两个框和一个类别的问题，对相邻对象和小目标组的检测效果不理想。后续的YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4和YOLOv5都对其进行了优化和改进，提升了检测速度和精度。

随着车辆数量的增加，交通事故也日益增多。为了规范驾驶行为，减少交通事故的发生和伤亡率，需要对驾驶员开车使用手机的违规行为进行检测。本文提出了一种基于YOLOv5s算法的改进模型，通过替换模块和损失函数，提高了违规检测的准确性和检测帧率，满足了实时交通违规检测的需求。

2 YOLOv5s网络模型

YOLOv5网络有四个版本，分别是YOLOv5s