基于改进YOLOv5的针灸针小目标检测算法研究

Acupuncture Needle Small Object Detection Algorithm Based on Improved YOLOv5

二维码有效期 120s

摘要随着针灸学科的科学化、现代化,各种针灸医疗设备不断创新,尤其是智能针灸诊疗设备的出现,针灸临床"留针"阶段的针灸针自动化识别成为需求热点.针对针灸针识别过程的输入图片尺寸过大、针灸针细长、针灸针分布密集等问题,本文提出一个适用于针灸针小目标的改进YOLOv5"留针检测模型"ANODM(Acupuncture Needle Object Detection Model):①输入预处理阶段,将图片切分为多个Patch分别预测,以放大小目标尺寸;②模型结构层面,在原3个检测层新增一个小目标检测层以提升对小目标的识别能力,将骨干网络的普通卷积替换为空洞卷积以增大感受野,对不同Stage的特征融合;③后处理阶段,使用Soft-NMS降低正样本的漏检率,并结合余弦相似度匹配降低负样本的错检率.实验结果表明,对比原YOLOv5算法,本文改进方法在针灸针小目标数据集上的检测精度提升4.2%,能较好地完成针灸针小目标检测任务.

作者 陆靖桥 ^[1] 万方前 ^[1] 李恒聪 ^[2] 王奕乔 ^[1] 王传池 ^[3] 胡镜清 ^[4] 学术成果认领

作者单位 广东省新黄埔中医药联合创新研究院健康产业创新中心广州 510000 ^[1] 广东省新黄埔中医药联合创新研究院健康产业创新中心广州 510000;中国中医科学院中医基础理论研究所北京 100027 ^[2] 广东省新黄埔中医药联合创新研究院健康产业创新中心广州 510000;天津中医药大学天津 301617;现代中医药海河实验室天津 301617 ^[3] 广东省新黄埔中医药联合创新研究院健康产业创新中心广州 510000;天津中医药大学天津 301617 ^[4]

关键词针灸针灸针小目标检测深度学习 YOLOv5 小目标 Acupuncture Acupuncture needle small object detection Deep learning YOLOv5 Small object

分类号 R241

栏目名称

经络针灸学研究

DOI 10.11842/wst.20240221002

发布时间 2025-02-25

基金项目

广州市科技计划项目（2024B03J1239）