【摘 要】
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针对目前电动车头盔小目标检测准确率低、鲁棒性差，相关系统不完善等问题，提出了基于改进YOLOv5s算法的电动车头盔检测模型。该模型引入卷积注意力模块（CBAM）和协调注意力模块（CA），用DIoU-NMS（Distance IoU-Non Maximum Suppression）来改进非极大值抑制（NMS），同时增加多尺度特征融合检测，并结合密集连接网络以提高特征提取，建立了电动车驾驶人头盔检测系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61901358）；
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针对目前电动车头盔小目标检测准确率低、鲁棒性差，相关系统不完善等问题，提出了基于改进YOLOv5s算法的电动车头盔检测模型。该模型引入卷积注意力模块（CBAM）和协调注意力模块（CA），用DIoU-NMS（Distance IoU-Non Maximum Suppression）来改进非极大值抑制（NMS），同时增加多尺度特征融合检测，并结合密集连接网络以提高特征提取，建立了电动车驾驶人头盔检测系统。在自建的电动车头盔配戴数据集进行验证，基于改进的YOLOv5s算法比原始YOLOv5s算法平均准确率提高了7.1%，召回率提高了1.6%。实验结果表明：所提改进的YOLOv5s算法更能满足在实际情况中对非机动车及其头盔检测精度的要求，在一定程度上降低了电动车车辆交通事故的发生率。
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