利用铁塔视频图像和改进YOLOv5的违规施工监测

针对铁塔摄像头视频中挖掘机等工程机械目标极为稀疏、小目标居多、背景复杂、目标遮挡等问题,提出一种改进的YOLOv5s算法,首先将数据增强方式改为mosaic-9,有效增加了小目标样本量;其次,优化了特征提取与特征融合过程,增加了一个检测尺度,提高了小目标的检测精度;最后,引入了SKNet注意力模块,使模型更加关注感兴趣区域,抑制无用信息和复杂背景的干扰,提高算法的检测准确率.实验结果表明,改进后算法AP值达到了79.63%,相对YOLOv5s的AP值提升了6.8%,同时小目标检测精度更高,漏检情况更少.