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申请/专利权人：淮阴工学院
摘要：本发明公开了一种基于BottleNeck结构和SLLU的电动车头盔智能检测方法及装置，包括以下步骤：使用自定义的SLLU激活函数替换YOLOv8Conv模块中的SigmoidLinearUnit激活函数；使用自定义的BGSCB模块，替换YOLOv8颈部Neck的卷积Conv模块；使用改进的C2f‑Star模块替换YOLOv8颈部Neck的C2f模块；使用SLLU激活函数、BGSCB模块和C2f‑Star模块改进的YOLOv8n定义为YOLOv8n‑SLBGS模型，利用公开数据集HelmetDetection训练YOLOv8n‑SLBGS器件进行模型参数确定，最终得到改进YOLOv8算法的智能检测模型。本发明提出的方法在保证测试速率的同时，提高了YOLOv8n算法的准确率；在电动车头盔监控应用中取得了平均准确率3.3%和精度6.9%的性能提升，可应用于智慧城市建设中提升城市交通管理水平。
主权项：1.一种基于BottleNeck结构和SLLU的电动车头盔智能检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：获取交通监控视频流数据集G1，对交通监控视频流数据集G1进行关键帧处理，得到关键帧数据集G2；步骤2：构建改进的YOLOv8检测模型，使用公开数据集进行训练；所述改进的YOLOv8检测模型SLLU激活函数替换YOLOv8Conv模块中的SigmoidLinearUnit激活函数；使用BGSCB模块替换YOLOv8颈部Neck的卷积Conv模块，使用C2f-Star模块替换YOLOv8颈部Neck的第一个C2f模块；步骤3：利用训练后的改进的YOLOv8检测模型对所述关键帧数据集G2进行检测得到预测数据集合R1；步骤4：定义阈值Confident1、Confident2，分别为未佩戴头盔置信度阈值和佩戴头盔置信度阈值；根据阈值Confident1、Confident2判断预测数据集合R1中视频流关键帧是否佩戴头盔，得到未佩戴头盔的关键帧数据集合R2和佩戴头盔的关键帧数据集合R3。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 淮阴工学院 基于BottleNeck结构和SLLU的电动车头盔智能检测方法及装置
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