【摘 要】
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为了解决现有的目标检测方法在雾天场景下存在识别准确率低、易漏检的问题,提出一种改进YOLOv5s的雾天车辆检测方法。首先,以VisDrone数据集为基础,通过大气散射模型生成轻雾数据集（LightFogVisDrone）和浓雾数据集（ThickFogVisDrone）,并收集真实雾天场景图片组成混合浓度数据集（MixFogData）;其次,对原始YOLOv5s的Mosaic数据增强方式进行改进,由
【基金项目】
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辽宁省面上项目（LJWZ0188）；
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为了解决现有的目标检测方法在雾天场景下存在识别准确率低、易漏检的问题,提出一种改进YOLOv5s的雾天车辆检测方法。首先,以VisDrone数据集为基础,通过大气散射模型生成轻雾数据集（LightFogVisDrone）和浓雾数据集（ThickFogVisDrone）,并收集真实雾天场景图片组成混合浓度数据集（MixFogData）;其次,对原始YOLOv5s的Mosaic数据增强方式进行改进,由原始的4张图片改为9张图片进行随机剪切,减少灰色背景面积,加快模型收敛,提高训练效率,在预测端之前添加CBAM注意力机制,以此来增强模型的图像特征提取能力,改善遮挡目标与小目标的漏检问题;最后,优化NMS非极大抑制值先验框,改善车辆目标的漏检问题。实验结果表明:与原始YOLOv5s相比,改进YOLOv5s在轻雾、浓雾和混合雾气状态下的平均精确率分别提高了16.14%、16.16%、和15.05%,证明了改进YOLOv5s对于雾天环境下车辆目标检测的有效性和实用性。
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