典型文献
基于YOLOv5的机场作业人员反光衣识别算法研究
文献摘要：
传统的反光衣识别算法具有准确性及实时性不高的问题,且无法检测未按规范穿反光衣的情况,无法满足机场生产安全的需求.对比传统的目标检测算法的优缺点后,本文提出一种基于YOLOv5的机场作业人员反光衣识别算法,采用YOLOv5算法对采集的机场作业人员反光衣数据进行训练计算准确率、召回率、平均精度、损失函数等指标,可发现基于YOLOv5的机场作业人员反光衣识别算法的效果较好,性能较高,具有更高的准确性和实时性,对机场作业人员未穿反光衣或未按规定穿反光衣具有良好的检测效果,可很好地保障机场作业人员的安全.
文献关键词：
YOLOv5;多尺度检测;反光衣识别;机场
中图分类号：
作者姓名：
刘晓疆;丁继存;范珍艳
作者机构：
青岛民航凯亚系统集成有限公司,山东 青岛 266061
文献出处：
引用格式：
[1]刘晓疆;丁继存;范珍艳-.基于YOLOv5的机场作业人员反光衣识别算法研究)[J].民航学报,2022(04):109-113
A类：
反光衣识别
B类：
YOLOv5,作业人员,识别算法,算法研究,生产安全,目标检测算法,召回率,损失函数,按规定,检测效果,多尺度检测
AB值：
0.16455
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