[发明专利]一种基于yolov5算法的管制刀具检测模型

权利要求书

1.提出一种基于yolov5目标检测算法的且针对刀具特点进行改进的管制刀具检测模型；本发明可对监控画面进行实时分析以判断是否出现刀具，对管制刀具危险品检测识别精度高且实时性强，可满足利用公共监控摄像头进行暴恐识别及预警的迫切需要；本发明的主要步骤包括：

（1）制作管制刀具目标检测数据集；由于目前没有公开的管制刀具数据集供本发明使用，因此本发明收集并制作了相关的管制刀具数据集；为了尽可能的接近实际应用场景，本发明没有使用只含有刀具的图片，而是全部选择了人员持刀的图片；

（2）使用CA注意力机制对yolov5进行改进；本管制刀具检测模型使用CA注意力机制，对SPP层生成的特征进行处理，同时考虑了通道注意力和空间注意力；

（3）使用可变形卷积（DCN v2）对yolov5进行改进；采用性能优异的可变形卷积（DCNv2），使得卷积核在输入特征图的采样点发生偏移，集中于我们感兴趣的区域，可以实现在当前位置附近随意采样而不局限于之前的规则格点；

（4）训练出多种不同精度和速度的检测刀具的权重供用户选用；为了适应不同硬件设备及应用场景的需求，对发明对这4种版本的模型都进行了训练，得到了相应的权重，用户可以根据自己的实际情况选择相应的版本。