基于改进YOLO的边缘设备实时目标检测算法研究

作     者：刘洪涛 孙杰 王成松 许健宇 孙一博 靳方明 张璐璐 薄志忠 王忻 LIU Hong-tao;SUN Jie;WANG Cheng-song;XU Jian-yu;SUN Yi-bo;JIN Fang-ming;ZHANG Lu-lu;BO Zhi-zhong;WANG Xin

作者机构：国网黑龙江省电力有限公司齐齐哈尔供电公司黑龙江齐齐哈尔161006 

基　　金：国网黑龙江省电力有限公司科技项目(5224132000G8) 

出 版 物：《齐齐哈尔大学学报（自然科学版）》 (Journal of Qiqihar University(Natural Science Edition))

年 卷 期：2022年第38卷第5期

页      码：6-10页

摘      要：针对边缘设备上目标检测模型检测精确度低、检测识别效率慢的问题,提出了一种改进YOLO的边缘设备实时目标检测算法。算法设计了多尺度特征融合模块,此模块利用现有方法中各种特征尺度之间缺失路径的组合进行连接来提高检测精确度。实验结果表明,与传统目标检测部署模型相比,改进YOLO算法在边缘设备上识别速度更快检测精确度更高,为目标检测模型向轻量化平台的移植提供了可能。

主 题 词：边缘设备 多尺度特征融合 YOLO 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1007-984X.2022.05.002

馆 藏 号：203112253...