改進(jìn)YOLOv5s的地鐵齒輪箱螺絲狀態(tài)檢測

改進(jìn)YOLOv5s的地鐵齒輪箱螺絲狀態(tài)檢測

主講人：目錄01YOLOv5s檢測技術(shù)02地鐵齒輪箱螺絲檢測需求03改進(jìn)YOLOv5s的策略04實施改進(jìn)的步驟05檢測系統(tǒng)的部署與應(yīng)用06未來發(fā)展方向YOLOv5s檢測技術(shù)01YOLOv5s算法概述YOLOv5s以其快速的檢測速度著稱，適合實時視頻流中的目標(biāo)識別。實時目標(biāo)檢測01YOLOv5s通過優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)了輕量級設(shè)計，適用于計算資源有限的環(huán)境。輕量級模型設(shè)計02該算法采用了更高效的特征提取機制，提高了對小目標(biāo)的檢測精度。改進(jìn)的特征提取03YOLOv5s支持端到端訓(xùn)練，簡化了訓(xùn)練流程，使得模型更容易部署和更新。端到端訓(xùn)練04YOLOv5s在檢測中的應(yīng)用YOLOv5s被集成到地鐵監(jiān)控系統(tǒng)中，實現(xiàn)對齒輪箱螺絲狀態(tài)的實時檢測和報警。實時監(jiān)控系統(tǒng)集成通過YOLOv5s收集的數(shù)據(jù)，地鐵運營方可以進(jìn)行數(shù)據(jù)驅(qū)動的維護(hù)決策，優(yōu)化維護(hù)計劃和資源分配。數(shù)據(jù)驅(qū)動的維護(hù)決策結(jié)合自動化巡檢機器人，YOLOv5s能夠高效識別并記錄螺絲松動或缺失情況，提高維護(hù)效率。自動化巡檢機器人010203YOLOv5s的優(yōu)勢與局限快速準(zhǔn)確的檢測能力局限性：復(fù)雜背景干擾局限性：小物體檢測難度輕量級模型設(shè)計YOLOv5s能在實時視頻流中快速準(zhǔn)確地識別和定位地鐵齒輪箱螺絲，適用于快速檢測場景。YOLOv5s的輕量級設(shè)計使其在邊緣計算設(shè)備上運行高效，適合資源受限的地鐵現(xiàn)場環(huán)境。YOLOv5s在檢測小尺寸螺絲時可能面臨挑戰(zhàn)，因為小物體的特征提取和識別較為困難。地鐵齒輪箱螺絲檢測中，復(fù)雜背景可能對YOLOv5s的檢測準(zhǔn)確性造成干擾，影響檢測效果。地鐵齒輪箱螺絲檢測需求02檢測的重要性01及時檢測螺絲狀態(tài)可預(yù)防故障發(fā)生，保障地鐵運行安全，避免可能的事故。預(yù)防故障和事故02通過定期檢測，可以發(fā)現(xiàn)并修復(fù)小問題，從而延長齒輪箱及螺絲的使用壽命。延長設(shè)備使用壽命03精確的檢測方法有助于快速定位問題，提高維護(hù)工作的效率，減少地鐵停運時間。提高維護(hù)效率檢測的難點分析地鐵齒輪箱工作環(huán)境復(fù)雜，振動、油污等干擾因素多，對檢測準(zhǔn)確性構(gòu)成挑戰(zhàn)。環(huán)境干擾因素01螺絲可能存在銹蝕、松動等多種狀態(tài)，需要高精度算法區(qū)分和識別。螺絲狀態(tài)多樣性02地鐵運行中需實時監(jiān)控螺絲狀態(tài)，對檢測系統(tǒng)的響應(yīng)速度和準(zhǔn)確性要求極高。實時檢測要求03高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)集的獲取困難，影響模型訓(xùn)練效果和檢測系統(tǒng)的性能。數(shù)據(jù)集的獲取難度04檢測指標(biāo)與標(biāo)準(zhǔn)螺絲緊固度檢測確保螺絲緊固度符合規(guī)定標(biāo)準(zhǔn)，避免因松動導(dǎo)致的機械故障。螺絲表面缺陷識別通過圖像識別技術(shù)檢測螺絲表面裂紋、銹蝕等缺陷，保證使用安全。螺絲位置精度精確測量螺絲位置，確保其安裝在正確的位置，避免影響齒輪箱整體性能。改進(jìn)YOLOv5s的策略03算法優(yōu)化方法采用旋轉(zhuǎn)、縮放、裁剪等數(shù)據(jù)增強方法，提高模型對地鐵齒輪箱螺絲狀態(tài)的泛化能力。數(shù)據(jù)增強技術(shù)通過剪枝技術(shù)去除冗余參數(shù)，提升模型在實際應(yīng)用中的運行速度和效率。模型剪枝優(yōu)化調(diào)整YOLOv5s的損失函數(shù)，強化對螺絲狀態(tài)特征的識別，減少誤檢和漏檢。損失函數(shù)調(diào)整數(shù)據(jù)增強技術(shù)通過旋轉(zhuǎn)和水平/垂直翻轉(zhuǎn)圖像，增加模型對螺絲不同方向的識別能力。旋轉(zhuǎn)和翻轉(zhuǎn)01調(diào)整圖像的亮度、對比度和飽和度，模擬不同光照條件下的螺絲狀態(tài)，提高模型的泛化能力。顏色變換02在圖像中添加高斯噪聲或椒鹽噪聲，訓(xùn)練模型在噪聲干擾下仍能準(zhǔn)確檢測螺絲狀態(tài)。添加噪聲03模型訓(xùn)練與驗證采用旋轉(zhuǎn)、縮放等數(shù)據(jù)增強方法，提高模型對不同角度和尺寸螺絲的識別能力。通過交叉驗證確保模型的泛化能力，減少過擬合的風(fēng)險，提升檢測的準(zhǔn)確性。通過網(wǎng)格搜索等方法優(yōu)化學(xué)習(xí)率、批大小等超參數(shù)，以獲得更優(yōu)的模型訓(xùn)練效果。使用精確度、召回率和mAP等指標(biāo)對模型進(jìn)行評估，確保改進(jìn)措施的有效性。數(shù)據(jù)增強技術(shù)交叉驗證方法超參數(shù)調(diào)整模型評估指標(biāo)調(diào)整損失函數(shù)，如引入FocalLoss，以更好地處理類別不平衡問題，提高小目標(biāo)檢測性能。損失函數(shù)優(yōu)化實施改進(jìn)的步驟04改進(jìn)前的準(zhǔn)備工作評估現(xiàn)有YOLOv5s模型在地鐵齒輪箱螺絲狀態(tài)檢測任務(wù)上的性能，確定改進(jìn)的起點?；€模型評估配置適合YOLOv5s模型訓(xùn)練的硬件環(huán)境和軟件框架，確保訓(xùn)練過程的穩(wěn)定性和效率。環(huán)境搭建與配置收集地鐵齒輪箱螺絲的圖片數(shù)據(jù)，并進(jìn)行精確標(biāo)注，為模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量的訓(xùn)練集。數(shù)據(jù)收集與標(biāo)注實施改進(jìn)的具體步驟為了提高YOLOv5s模型的泛化能力，通過旋轉(zhuǎn)、縮放等方法擴充地鐵齒輪箱螺絲的數(shù)據(jù)集。利用新擴充的數(shù)據(jù)集對YOLOv5s進(jìn)行微調(diào)，以適應(yīng)地鐵齒輪箱螺絲的特定檢測任務(wù)。針對地鐵現(xiàn)場環(huán)境，優(yōu)化YOLOv5s的實時檢測速度和準(zhǔn)確性，確?？焖夙憫?yīng)。設(shè)計直觀的用戶界面，使操作人員能夠輕松地使用改進(jìn)后的系統(tǒng)進(jìn)行螺絲狀態(tài)檢測。數(shù)據(jù)集增強模型微調(diào)實時檢測優(yōu)化用戶界面改進(jìn)通過精確度、召回率等指標(biāo)對改進(jìn)后的模型進(jìn)行評估，確保檢測效果達(dá)到預(yù)期標(biāo)準(zhǔn)。性能評估改進(jìn)效果評估通過引入更高級的特征提取網(wǎng)絡(luò)，YOLOv5s的檢測精確度得到顯著提升，減少了漏檢和誤檢。精確度提升優(yōu)化后的YOLOv5s在保持高精確度的同時，處理速度更快，能夠?qū)崟r監(jiān)控地鐵齒輪箱螺絲狀態(tài)。實時性能優(yōu)化改進(jìn)后的模型在不同光照和復(fù)雜背景條件下表現(xiàn)更加穩(wěn)定，提高了在實際應(yīng)用中的可靠性。魯棒性增強檢測系統(tǒng)的部署與應(yīng)用05系統(tǒng)集成方案硬件集成將YOLOv5s算法集成到工業(yè)級相機中，實現(xiàn)對地鐵齒輪箱螺絲的實時監(jiān)控和狀態(tài)檢測。軟件集成開發(fā)用戶友好的界面，將檢測結(jié)果與地鐵維護(hù)管理系統(tǒng)無縫對接，提高工作效率。數(shù)據(jù)流優(yōu)化優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議，確保檢測數(shù)據(jù)快速準(zhǔn)確地傳輸至中央處理系統(tǒng)，減少延遲。系統(tǒng)穩(wěn)定性測試進(jìn)行實地測試，確保系統(tǒng)在各種環(huán)境和條件下都能穩(wěn)定運行，準(zhǔn)確識別螺絲狀態(tài)。實際應(yīng)用案例在紐約地鐵系統(tǒng)中，YOLOv5s被用于實時監(jiān)測軌道上的螺絲狀態(tài)，確保運行安全。地鐵維護(hù)中的實時監(jiān)測深圳地鐵引入了搭載YOLOv5s的巡檢機器人，用于自動化檢測軌道設(shè)備，提高效率。自動化巡檢機器人集成倫敦地鐵利用YOLOv5s進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)控，通過收集的數(shù)據(jù)分析螺絲狀態(tài)，預(yù)測維護(hù)需求。遠(yuǎn)程監(jiān)控與數(shù)據(jù)分析維護(hù)與升級策略為確保檢測系統(tǒng)的準(zhǔn)確性，應(yīng)定期對YOLOv5s模型進(jìn)行軟件更新，以適應(yīng)新的數(shù)據(jù)和環(huán)境變化。定期軟件更新收集操作人員和維護(hù)人員的反饋，根據(jù)實際使用情況調(diào)整和優(yōu)化系統(tǒng)功能。用戶反饋集成制定詳細(xì)的硬件檢查和維護(hù)計劃，確保攝像頭和計算設(shè)備的穩(wěn)定運行，減少故障率。硬件維護(hù)計劃通過持續(xù)監(jiān)控系統(tǒng)性能，定期評估檢測準(zhǔn)確率，及時發(fā)現(xiàn)并解決潛在問題。性能監(jiān)控與評估未來發(fā)展方向06技術(shù)創(chuàng)新趨勢隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)步，YOLOv5s模型將通過算法優(yōu)化實現(xiàn)更快的檢測速度和更高的準(zhǔn)確率。深度學(xué)習(xí)算法優(yōu)化01未來的發(fā)展將趨向于結(jié)合視覺、聲音等多種傳感器數(shù)據(jù)，以提高地鐵齒輪箱螺絲狀態(tài)檢測的全面性和可靠性。多模態(tài)數(shù)據(jù)融合02將邊緣計算技術(shù)集成到檢測系統(tǒng)中，可以實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)處理，減少延遲，提高檢測系統(tǒng)的響應(yīng)速度。邊緣計算集成03檢測精度提升路徑引入深度學(xué)習(xí)新算法優(yōu)化數(shù)據(jù)集質(zhì)量通過增加標(biāo)注精度和引入更多變化場景的數(shù)據(jù)，提高模型對不同螺絲狀態(tài)的識別能力。探索和應(yīng)用更先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，如Transformer，以提升模型對細(xì)節(jié)特征的捕捉能力。增強模型泛化能力通過數(shù)據(jù)增強技術(shù)和跨領(lǐng)域適應(yīng)方法，使模型在不同地鐵環(huán)境下的檢測性能更加穩(wěn)定。智能化與自動化展望未來，YOLOv5s可集成更先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，提高檢測精度和速度，實現(xiàn)更智能的故障預(yù)測。集成深度學(xué)習(xí)算法通過優(yōu)化算法和硬件，實現(xiàn)YOLOv5s的實時數(shù)據(jù)處理能力，為地鐵運營提供即時的維護(hù)建議。實時數(shù)據(jù)處理結(jié)合無人巡檢機器人技術(shù)，YOLOv5s可應(yīng)用于自動化的地鐵齒輪箱螺絲檢測，減少人工干預(yù)。無人巡檢機器人010203改進(jìn)YOLOv5s的地鐵齒輪箱螺絲狀態(tài)檢測(1)

內(nèi)容摘要01內(nèi)容摘要

2.基于深度學(xué)習(xí)檢測方法1.基于視覺檢測方法利用攝像頭采集齒輪箱圖像，通過圖像處理技術(shù)提取螺絲特征，實現(xiàn)對螺絲狀態(tài)的分析。利用深度學(xué)習(xí)算法對螺絲圖像進(jìn)行分類，實現(xiàn)對螺絲狀態(tài)的識別。改進(jìn)YOLOv5s算法02改進(jìn)YOLOv5s算法

2.超參數(shù)調(diào)整1.網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化（1）使用作為主干網(wǎng)絡(luò)，提高特征提取能力。（2）引入FPN結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)多尺度特征融合。（3）將作為骨干網(wǎng)絡(luò)，提高網(wǎng)絡(luò)運算效率。（1）調(diào)整anchorboxes的大小和比例，使模型更好地適應(yīng)不同尺寸的螺絲。（2）優(yōu)化學(xué)習(xí)率、batchsize等超參數(shù)，提高模型收斂速度。（3）調(diào)整損失函數(shù)權(quán)重，平衡各類損失，提高檢測精度。實驗結(jié)果與分析03實驗結(jié)果與分析本文采用自行采集的地鐵齒輪箱螺絲圖像數(shù)據(jù)集，包含正常螺絲、松動螺絲和斷裂螺絲三種狀態(tài)，共計張圖像。1.數(shù)據(jù)集（1）檢測精度：在測試集上，改進(jìn)YOLOv5s算法的檢測精度達(dá)到95.6，優(yōu)于其他目標(biāo)檢測算法。（2）檢測速度：在IntelCorei78550UCPU、NVIDIAGeForceGTX1060GPU環(huán)境下，改進(jìn)YOLOv5s算法的檢測速度為50幀秒，滿足實時性要求。2.實驗結(jié)果本文提出的改進(jìn)YOLOv5s算法在地鐵齒輪箱螺絲狀態(tài)檢測方面取得了較好的效果，主要體現(xiàn)在以下兩個方面：3.結(jié)果分析

結(jié)論04結(jié)論

本文針對地鐵齒輪箱螺絲狀態(tài)檢測問題，提出了一種基于改進(jìn)YOLOv5s的目標(biāo)檢測算法。通過優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、調(diào)整超參數(shù)等方法，提高了檢測精度和實時性，為地鐵設(shè)備的維護(hù)和保養(yǎng)提供了有力支持。未來，我們將進(jìn)一步研究如何提高算法的魯棒性和泛化能力，以應(yīng)對更復(fù)雜的檢測場景。改進(jìn)YOLOv5s的地鐵齒輪箱螺絲狀態(tài)檢測(2)

概要介紹01概要介紹

地鐵作為城市交通的重要組成部分，其運行安全和效率直接關(guān)系到人們的日常生活。地鐵齒輪箱是地鐵車輛的關(guān)鍵部件之一，其運行狀態(tài)對地鐵的安全和穩(wěn)定至關(guān)重要。螺絲狀態(tài)檢測是評估齒輪箱健康狀態(tài)的重要環(huán)節(jié)，然而，傳統(tǒng)的螺絲狀態(tài)檢測方法主要依賴人工巡檢，存在檢測效率低、準(zhǔn)確性不高等問題。近年來，隨著計算機視覺技術(shù)的發(fā)展，利用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行螺絲狀態(tài)檢測成為一種趨勢。本文將探討如何改進(jìn)YOLOv5s模型在地鐵齒輪箱螺絲狀態(tài)檢測中的應(yīng)用，以提高檢測的準(zhǔn)確性和效率。YOLOv5s模型簡介02YOLOv5s模型簡介

YOLO（YouOnlyLookOnce）是一種流行的目標(biāo)檢測算法，其核心思想是在單次前向傳播過程中同時預(yù)測多個邊界框和類別概率，從而實現(xiàn)目標(biāo)檢測和識別。YOLOv5s是YOLO系列算法的一種改進(jìn)版本，具有更高的檢測速度和準(zhǔn)確性。在螺絲狀態(tài)檢測領(lǐng)域，YOLOv5s可以通過訓(xùn)練學(xué)習(xí)螺絲的正常和異常狀態(tài)特征，然后應(yīng)用于實際場景中進(jìn)行自動檢測。改進(jìn)YOLOv5s模型的方法03改進(jìn)YOLOv5s模型的方法

1.數(shù)據(jù)增強通過數(shù)據(jù)增強技術(shù)增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的數(shù)量和多樣性，提高模型的泛化能力。例如，可以對原始圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、縮放、翻轉(zhuǎn)等操作，生成更多的訓(xùn)練樣本。

2.深度學(xué)習(xí)優(yōu)化優(yōu)化YOLOv5s網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提高模型的檢測速度和準(zhǔn)確性。可以通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)、改進(jìn)損失函數(shù)等方法進(jìn)行優(yōu)化。

3.融合多特征融合不同層次的特征信息，提高模型對螺絲狀態(tài)的識別能力?？梢酝ㄟ^特征金字塔、多尺度特征融合等方法實現(xiàn)。改進(jìn)YOLOv5s模型的方法考慮螺絲的退化過程是一個時間序列問題，可以在模型中加入時間信息，提高模型的預(yù)測能力。4.引入時間序列信息

實施步驟04實施步驟

對收集到的圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括圖像增強、歸一化等操作，提高圖像質(zhì)量。2.數(shù)據(jù)預(yù)處理使用標(biāo)注好的數(shù)據(jù)訓(xùn)練YOLOv5s模型，調(diào)整模型參數(shù)，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。3.模型訓(xùn)練收集地鐵齒輪箱螺絲的正常和異常狀態(tài)圖像，并標(biāo)注圖像中的螺絲位置和狀態(tài)。1.數(shù)據(jù)收集

實施步驟

4.模型評估在測試集上評估模型的檢測性能和準(zhǔn)確性，根據(jù)評估結(jié)果調(diào)整模型參數(shù)。

將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于實際場景中的螺絲狀態(tài)檢測，實時監(jiān)測齒輪箱的螺絲狀態(tài)。5.實際應(yīng)用結(jié)論05結(jié)論

通過改進(jìn)YOLOv5s模型在地鐵齒輪箱螺絲狀態(tài)檢測中的應(yīng)用，可以顯著提高檢測的準(zhǔn)確性和效率。通過數(shù)據(jù)增強、深度學(xué)習(xí)優(yōu)化、融合多特征和引入時間序列信息等方法，可以提高模型的性能。實際應(yīng)用中，可以實時監(jiān)測齒輪箱的螺絲狀態(tài)，為地鐵的安全運行提供有力保障。改進(jìn)YOLOv5s的地鐵齒輪箱螺絲狀態(tài)檢測(3)

簡述要點01簡述要點

地鐵齒輪箱作為地鐵運行的關(guān)鍵部件，其螺絲狀態(tài)直接影響著地鐵的安全運行。傳統(tǒng)的螺絲狀態(tài)檢測方法主要依靠人工巡檢，不僅效率低下，而且容易受到主觀因素的影響。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，基于計算機視覺的目標(biāo)檢測技術(shù)逐漸應(yīng)用于螺絲狀態(tài)檢測領(lǐng)域。YOLOv5s作為YOLO系列中輕量級的目標(biāo)檢測算法，具有速度快、精度高的特點，但仍有改進(jìn)空間。本文旨在通過改進(jìn)YOLOv5s算法，提高地鐵齒輪箱螺絲狀態(tài)檢測的準(zhǔn)確性和實時性。改進(jìn)YOLOv5s算法02改進(jìn)YOLOv5s算法

1.數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化

3.訓(xùn)練方法改進(jìn)為了提高模型檢測精度，對地鐵齒輪箱螺絲狀態(tài)檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行了以下預(yù)處理：（1）數(shù)據(jù)增強：通過旋轉(zhuǎn)、縮放、翻轉(zhuǎn)等操作，增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，提高模型的泛化能力。（2）數(shù)據(jù)清洗：剔除數(shù)據(jù)集中的噪聲樣本，保證訓(xùn)練數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。（1）引入深度可分離卷積：將標(biāo)準(zhǔn)卷積分解為深度可分離卷積，減少參數(shù)量和計算量，提高檢測速度。（2）調(diào)整錨框大小：根據(jù)螺絲狀態(tài)檢測的特點，調(diào)整錨框大小，使模型更關(guān)注螺絲區(qū)域。（1）損失函數(shù)優(yōu)化：采用加權(quán)交叉熵?fù)p失函數(shù)，對螺絲區(qū)域和背景區(qū)域進(jìn)行不同權(quán)重的損失計算，提高螺絲檢測精度。（2）學(xué)習(xí)率調(diào)整：采用余弦退火策略，使學(xué)習(xí)率逐漸減小，防止模型過擬合。實驗與分析03實驗與分析

（1）檢測精度：改進(jìn)后的YOLOv5s算法在螺絲狀態(tài)檢測任務(wù)上的平均精度達(dá)到95.6，相比原YOLOv5s算法提高了4.6。（2）檢測速度：改進(jìn)后的YOLOv5s算法在螺絲狀態(tài)檢測任務(wù)上的平均檢測速度為40幀秒，相比原YOLOv5s算法提高了20幀秒。2.實驗結(jié)果將改進(jìn)后的YOLOv5s算法與SSD、FasterRCNN等常用目標(biāo)檢測算法進(jìn)行對比實驗，結(jié)果表明，改進(jìn)后的YOLOv5s算法在螺絲狀態(tài)檢測任務(wù)上具有較高的檢測精度和實時性。3.對比實驗實驗數(shù)據(jù)來源于我國某地鐵公司提供的地鐵齒輪箱螺絲狀態(tài)檢測數(shù)據(jù)集，包含螺絲正常和損壞兩種狀態(tài)。1.實驗數(shù)據(jù)

結(jié)論04結(jié)論

本文針對地鐵齒輪箱螺絲狀態(tài)檢測問題，提出了一種基于改進(jìn)YOLOv5s的目標(biāo)檢測算法。通過優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練方法，提高了檢測精度和速度。實驗結(jié)果表明，改進(jìn)后的YOLOv5s算法在地鐵齒輪箱螺絲狀態(tài)檢測任務(wù)上具有較高的性能，為地鐵齒輪箱的維護(hù)提供了技術(shù)支持。改進(jìn)YOLOv5s的地鐵齒輪箱螺絲狀態(tài)檢測(4)

概述01概述

隨著城市化進(jìn)程的加快，地鐵作為重要的公共交通工具，在人們的日常生活中扮演著越來越重要的角色。然而，地鐵系統(tǒng)的維護(hù)工作也面臨著諸多挑戰(zhàn)。特別是地鐵齒輪箱是地鐵系統(tǒng)的重要組成部分，其內(nèi)部的螺絲狀態(tài)直接影響到設(shè)備的正常運行及安全性。因此，開發(fā)一種高效準(zhǔn)確的螺絲狀態(tài)檢測方法對于保障地鐵運營的安全性和可靠性具有重要意義。YOLOv5s簡介02YOLOv5s簡介

YOLOv5是一個基于PyTorch深度學(xué)習(xí)框架的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCN）目標(biāo)檢測器。它采用了輕量級的設(shè)計，可以在較低的計算資源下實現(xiàn)高效的圖像分類和目標(biāo)檢測任務(wù)。YOLOv5s是一種專門為中小規(guī)模圖像集設(shè)計的目標(biāo)檢測模型，具有較高的檢測速度和準(zhǔn)確性。地鐵齒輪箱螺絲狀態(tài)檢測的挑戰(zhàn)與問題03地鐵齒輪箱螺絲狀態(tài)檢測的挑戰(zhàn)與問題

1.數(shù)據(jù)不足2