基于改进YOLOv5的机车轮对踏面缺陷检测

作     者：曹勇飞 乌伟 顾焱 

作者机构：西京学院陕西西安710000 

出 版 物：《电脑知识与技术》 (Computer Knowledge and Technology)

年 卷 期：2024年第20卷第19期

页      面：14-16,19页

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

主　　题：计算机视觉 深度学习 YOLOv5 轮对踏面缺陷 

摘      要：针对传统机车轮对踏面缺陷检测方法难以准确、快速、有效地检测出踏面缺陷的问题,文章提出了一种基于YO⁃LOv5算法的两阶段目标检测模型。首先,对YOLOv5检测网络采用Ghost进行轻量化设计,并引入注意力机制以强化重要特征的表达能力,从而提高模型的检测速度,降低模型复杂度。同时,精简踏面提取特征融合网络结构,改进原始先验框以适配数据集。实验结果表明:在踏面提取阶段,算法仅损失0.26%精度的基础上,检测速度提高了43.4%;在缺陷检测阶段,检测精度提高了1.72%,检测速度提高了30.4%。改进后的模型算法复杂度显著降低,具有一定的工程应用价值。