52、基于改进 YOLOv5s 的违规检测与视觉 - LiDAR 目标跟踪方法

基于改进 YOLOv5s 的违规检测与视觉 - LiDAR 目标跟踪方法

在交通违规检测和目标跟踪领域，传统方法往往存在检测精度低、适应性差等问题。本文将介绍两种创新的技术方案：基于改进 YOLOv5s 的违规检测方法和基于相关滤波器与势场匹配的视觉 - LiDAR 目标跟踪方法，旨在解决这些问题，提升检测和跟踪的性能。

基于改进 YOLOv5s 的违规检测方法

传统的违规检测方法在复杂环境下存在检测精度低和适应性差的问题。为了解决这些问题，研究人员提出了基于改进 YOLOv5s 的网络模型。

1. 实验指标与要求

   • 类别与检测含义 ：检测违规的类别有 4 种，分别为检测到窗口代表检测到汽车前窗，检测到脸代表检测到人脸，检测到手代表检测到手，检测到手机代表检测到手机。
   • 准确率与召回率 ：P 和 R 分别代表准确率和召回率，TP 表示正确预测的正样本数量，FP 表示预测错误的正样本数量，FN 表示预测错误的负样本数量。
   • 实时检测要求 ：为满足实际应用场景中违规行为检测的实时性要求，网络模型的帧率（FPS）也作为参考指标，帧率大于 30 FPS 可满足实时检测需求。

2. 消融实验

   • 实验设置 ：为验证改进 YOLOv5s 网络模型的有效性，针对每个改进点设