基于改进YOLOv5s和Canny模型的货车物料超限检测方法研究

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摘  要：道路上不断出现货车超限的情况，对人们生命财产安全造成很大影响。而检测货车超限的前提是准确识别货车，为了提高检测货车的速度与精度并判别装载物料是否超限，该文提出一种基于改进YOLOv5s和Canny模型的货车物料超限检测方法。采用轻量级提取网络ShuffleNetV2作为YOLOv5s网络的主干部分，以此来减少模型的计算量和参数量；用EIoU损失函数优化边框回归，精确货车目标定位；为检测对货车图像进行灰度化和边缘检测处理，再与标准超限体比较，可判断货车是否超限。（剩余5154字）