【摘 要】
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针对行人跌倒检测的应用场景复杂，原始YOLOv5的检测精度不高，特征融合不充分的问题，本文首先提出了一种新的特征金字塔（FPN）结构-自适应特征增强融合金字塔网络 （AFEF-FPN）和特征增强融合模块（FFEM）来增加特征的表示以及融合深度。其次使用基于全局语义信息的上采样算子CARAFE代替Nearest Upsample来建模全局上采样信息，使用Alpha IoU Loss代替CIoU Lo
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（51177114）资助； 湖北省技术创新专项重大项目（2019AAA016）资助；
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针对行人跌倒检测的应用场景复杂，原始YOLOv5的检测精度不高，特征融合不充分的问题，本文首先提出了一种新的特征金字塔（FPN）结构-自适应特征增强融合金字塔网络 （AFEF-FPN）和特征增强融合模块（FFEM）来增加特征的表示以及融合深度。其次使用基于全局语义信息的上采样算子CARAFE代替Nearest Upsample来建模全局上采样信息，使用Alpha IoU Loss代替CIoU Loss来提高High IoU目标的损失和回归精度。最终本文网络YOLOv5（AFEF-FPN）在训练集上取得了98.62%mAP，在测试集上取得了96.21%mAP，相比于原始YOLOv5网络在训练集和测试集上分别提升了1.64%和2.86%。实验表明，本文网络在复杂场景下的目标检测效果优于原始YOLOv5及其他网络。
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