基于改進(jìn)的YOLO v5s目標(biāo)實(shí)時(shí)檢測(cè)方法

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摘要：針對(duì)包裹單件分離領(lǐng)域存在的包裹識(shí)別不準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)性差及效率低等問(wèn)題，本文提出一種基于改進(jìn)的YOLO v5s算法的包裹檢測(cè)模型。將RepVGG模塊融入特征提取網(wǎng)絡(luò)，降低網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的計(jì)算量，將損失函數(shù)CIOU優(yōu)化為SIOU，引入真實(shí)框和預(yù)測(cè)框之間的向量角度，提升模型準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在包裹檢測(cè)任務(wù)中，該模型的準(zhǔn)確率可達(dá)到95.2%，召回率達(dá)到90.3%，檢測(cè)速度達(dá)到136.9幀每秒（frames per second，F(xiàn)PS），可實(shí)時(shí)精確地檢測(cè)傳送帶上的各類(lèi)包裹，包括檢測(cè)難度較大的異形件，能夠滿(mǎn)足實(shí)際需求。（剩余8295字）