基于YOLOv5s楼梯图像检测识别方法研究

作     者：高瑞 雷文礼 GAO Rui;LEI Weni

作者机构：延安大学物理与电子信息学院陕西延安716000 

出 版 物：《延安大学学报（自然科学版）》 (Journal of Yan'an University：Natural Science Edition)

年 卷 期：2024年第43卷第1期

页      码：77-81页

摘      要：楼梯区域作为一种典型的环境目标,无论是可以自主爬楼梯的机器人系统,还是可以提醒视力障碍者注意障碍物的软件系统,都需要有检测识别楼梯的功能。为了帮助他们在周围环境中导航,设计了一种基于YOLOv5s的楼梯图像检测算法。首先采用Labelme对楼梯数据集进行图片标注,对标注文件进行格式转化;其次搭建YOLOv5s网络模型训练环境,修改预训练模型配置文件,然后启动模型权重数据迁移训练,并输出最优模型参数;最后加载测试数据集对训练最优模型算法进行效果测试,算法均能识别出上下楼梯图像,并通过与其他目标检测算法对比测试,其具有更高的识别准确率。结果表明,该算法检测平均精度达到80.3%,泛化能力强,将该算法用于上下楼梯区域检测方法是可行的,可以为机器人对楼梯的自动检测识别提供一些参考,也可以为视障者提供有效帮助,市场应用前景良好。

主 题 词：楼梯 YOLOv5s 图片标注 模型训练 识别 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 081104[081104] 08[工学] 0804[工学-材料学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 

D　O　I：10.13876/J.cnki.ydnse.230310

馆 藏 号：203127379...