DOI：10.13876/J.cnki.ydnse.230310第43卷第1期2024年3月延安大学学报（自然科学版）JournalofYan’anUniversity（NaturalScienceEdition)Vol.43No.1Mar.2024基于YOLOv5s楼梯图像检测识别方法研究高瑞，雷文礼（延安大学物理与电子信息学院，陕西延安716000）摘要：楼梯区域作为一种典型的环境目标，无论是可以自主爬楼梯的机器人系统，还是可以提醒视力障碍者注意障碍物的软件系统，都需要有检测识别楼梯的功能。为了帮助他们在周围环境中导航，设计了一种基于YOLOv5s的楼梯图像检测算法。首先采用Labelme对楼梯数据集进行图片标注，对标注文件进行格式转化；其次搭建YOLOv5s网络模型训练环境，修改预训练模型配置文件，然后启动模型权重数据迁移训练，并输出最优模型参数；最后加载测试数据集对训练最优模型算法进行效果测试，算法均能识别出上下楼梯图像，并通过与其他目标检测算法对比测试，其具有更高的识别准确率。结果表明，该算法检测平均精度达到80.3%，泛化能力强，将该算法用于上下楼梯区域检测方法是可行的，可以为机器人对楼梯的自动检测识别提供一些参考，也可以为视障者提供有效帮助，市场应用前景良好。关键词：楼梯；YOLOv5s；图片标注；模型训练；识别中图分类号：TP391.4文献标识码：A文章编号：1004-602X（2024）01-0077-05随着科技对生活的影响，视力障碍者出行的安全性受到越来越多的关注，相关技术的发展提供了解决方案，使他们可以像正常人一样生活在社会中［1］。如今，视障辅助器具的发展已成为一个突出的研究领域。在过去的十年里，许多工作在这一领域已经完成，极大提升了视障者出行的积极性和便利性。楼梯在日常生活中既可以作为备选通路，也可以是障碍区域，视力障碍者在行走过程中无法避免，又因为这种构件结构的特点，容易使视力障碍者绊倒或者摔下楼梯［2］。所以研究楼梯检测识别方法有重要的意义。当前移动机器人对楼梯目标的识别主要依靠相机或者激光雷达，通过获取楼梯的连续边线特征和连续平面特征来识别楼梯。CARBONARA等［3］通过对图像进行边缘检测并提取平行边缘特征的方法识别楼梯，辅助视障者了解周围环境。针对边缘检测算法容易受到具有相同平行边缘线特征的环境目标（如斑马线及瓷砖墙面）干扰的特点，WANG等［4］在图像处理算法的基础上，结合RGBD相机得到深度信息，进一步对楼梯、斑马线等相似目标进行区分；叶一飞等［5］提出基于点云处理的复杂环境下楼梯区域识别算法。现有的检测楼梯方法有基...
