【摘 要】
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针对磁悬浮控制系统中目标物体定位精度低以及速度慢的问题，提出一种基于YOLOv5（you only look once v5）改进算法来对磁悬浮球进行识别定位。首先，利用Mish损失函数取代YOLOv5原模型中SiLU（sigmoid-weighted linear units）激活函数，以得到准确性更高和泛化能力更强的网络模型；其次，将协同注意力机制融合到YOLOv5算法中，提高模型的特征提取能
【基金项目】
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安徽省教育厅重大项目（KJ2020ZD39）； 安徽省检测技术与节能装置重点实验室开放基金项目（DTESD2020A02）资助；
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针对磁悬浮控制系统中目标物体定位精度低以及速度慢的问题，提出一种基于YOLOv5（you only look once v5）改进算法来对磁悬浮球进行识别定位。首先，利用Mish损失函数取代YOLOv5原模型中SiLU（sigmoid-weighted linear units）激活函数，以得到准确性更高和泛化能力更强的网络模型；其次，将协同注意力机制融合到YOLOv5算法中，提高模型的特征提取能力；在此基础上，选择CIOU（complete-intersection over union）损失函数替换YOLOv5算法中的GIOU（generalized intersection over union）损失函数来优化训练模型，以提高识别精度。最后，进行了仿真验证，结果表明，改进后的YOLOv5算法与原算法相比，在磁悬浮球目标识别精度由原来的92.4%提高到96.2%,MAP（mean average precision）由原来的88.8%提高到94.3%,从而验证了本文所提方法的有效性和可行性。
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