基于Yolov5的智能交通车辆检测算法

黄宇新，杨宏业^*

(内蒙古工业大学 航空学院，内蒙古自治区 呼和浩特 010051)

摘　要：针对中小城市发展过程中，城市交通格局随发展等因素变动较大，造成大数据交通调控技术适应性较差的问题，提出一种基于Yolov5算法的改进算法。该改进算法将原算法中的C3模块替换成运算量更小更加轻量化的bneck模块，便于在城市中广泛部署;将原算法中的损失函数CIOU替换成EIOU。并使用Precision、Recall、AP值等作为结果依据进行实验，测试改进算法的性能。实验结果表明：轻量化网络bneck模块结合EIOU损失函数的改进使该算法在计算量下降32.8%的同时精确度基本不变。该改进算法可以更加广泛地用于检测交通实时状况。

关键词：智能交通;车辆检测;Yolov5;EIOU;bneck