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基于改进YOLOv8-OBB的淡水螺密集小目标检测算法
1
作者
余哲
文露婷
+8 位作者
孙杰
彭金霞
介百飞
黎一键
钱前
罗璇
梁军能
文家燕
江林源
《水生生物学报》
北大核心
2025年第8期15-26,共12页
针对淡水螺分类加工场景中密集小目标检测存在的挑战,文章提出了一种基于改进YOLOv8-OBB的淡水螺密集小目标检测算法。针对现有算法在复杂背景、目标个体小及类间特征差异小等场景下的性能不足,文章通过两阶段创新策略优化模型:首先,基...
针对淡水螺分类加工场景中密集小目标检测存在的挑战,文章提出了一种基于改进YOLOv8-OBB的淡水螺密集小目标检测算法。针对现有算法在复杂背景、目标个体小及类间特征差异小等场景下的性能不足,文章通过两阶段创新策略优化模型:首先,基于SPDConv对P2层特征进行空间重构,结合CSP与Omni-Kernel构建轻量级多尺度特征整合结构,有效融合全局语义与局部细节信息,提升密集小目标的特征表达能力;其次,提出改进的C2f-SREM模块,通过Sobel边缘检测分支与四层卷积并行架构,结合三重残差连接优化数据流传递,强化模型对细微特征及边缘信息的捕捉能力。试验结果表明,改进算法在自制淡水螺数据集上的mAP0.5达到80.6%,较原YOLOv8n-OBB模型提升11.9%,显著降低了漏检率与误检率。研究为淡水螺自动化分类加工提供了高效解决方案,为密集小目标检测领域提供了新的技术参考,推动水产品加工环节的智能化升级。
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关键词
水产品分类加工
分类分级
YOLOv8-OBB
SPDConv
COK
C2f-SREM
淡水螺
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职称材料
基于改进YOLOv7-tiny的高空作业人员安防装备检测算法
被引量：
1
2
作者
文家燕
周志文
+1 位作者
辛华健
谢广明
《现代电子技术》
北大核心
2024年第13期164-171,共8页
针对现有高空作业人员安防装备检测算法参数量较大且检测目标相对单一,难以适应复杂的高空作业场景等问题,提出一种基于改进YOLOv7-tiny的高空作业人员安防装备检测算法。首先,将主干网络重新设计为更轻量的YOLOv7-FasterNet,并调整空...
针对现有高空作业人员安防装备检测算法参数量较大且检测目标相对单一,难以适应复杂的高空作业场景等问题,提出一种基于改进YOLOv7-tiny的高空作业人员安防装备检测算法。首先,将主干网络重新设计为更轻量的YOLOv7-FasterNet,并调整空间金字塔池化结构,实现模型参数量的压缩;其次,在ELAN-L模块中扩展梯度传输路径的分支,解决了模型压缩造成的通道信息缺失问题,提升了特征信息的提取能力;最后,将网络中下采样部分替换为Involution模块,降低参数冗余,增强网络对全局的捕获能力。实验结果表明,改进的YOLOv7-tiny算法能够更好地适应复杂高空作业场景,在开源数据集上具备良好的性能。该算法的平均检测精度达到94.7%,较原模型提升1.5%,参数量较原模型下降11.6%,实验结果验证了算法改进措施的有效性。
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关键词
目标检测
安防装备
高空作业
YOLOv7-tiny
轻量化
INVOLUTION
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职称材料
题名
基于改进YOLOv8-OBB的淡水螺密集小目标检测算法
1
作者
余哲
文露婷
孙杰
彭金霞
介百飞
黎一键
钱前
罗璇
梁军能
文家燕
江林源
机构
广西
科技
大学
自动化学院
广西
壮族自治区水产科学
研究
院
广西科技大学智能协同与交叉应用研究中心
广西
壮族自治区水产技术推广站
出处
《水生生物学报》
北大核心
2025年第8期15-26,共12页
基金
广西重点研发计划(桂科AB21220019)
广西重点研发计划(桂科AB23075093和桂科AB22035066)资助
+3 种基金
国家现代农业产业技术体系广西虾类贝类产业创新团队首席专家(nycytxgxcxtd-2023-14-01)
国家自然科学基金(61963006)
广西自然科学基金面上项目(2018GXNSFAA050029和2018GXNSFAA294085)
广西科技重大专项(桂科AA22068064和桂科AA22068066)。
文摘
针对淡水螺分类加工场景中密集小目标检测存在的挑战,文章提出了一种基于改进YOLOv8-OBB的淡水螺密集小目标检测算法。针对现有算法在复杂背景、目标个体小及类间特征差异小等场景下的性能不足,文章通过两阶段创新策略优化模型:首先,基于SPDConv对P2层特征进行空间重构,结合CSP与Omni-Kernel构建轻量级多尺度特征整合结构,有效融合全局语义与局部细节信息,提升密集小目标的特征表达能力;其次,提出改进的C2f-SREM模块,通过Sobel边缘检测分支与四层卷积并行架构,结合三重残差连接优化数据流传递,强化模型对细微特征及边缘信息的捕捉能力。试验结果表明,改进算法在自制淡水螺数据集上的mAP0.5达到80.6%,较原YOLOv8n-OBB模型提升11.9%,显著降低了漏检率与误检率。研究为淡水螺自动化分类加工提供了高效解决方案,为密集小目标检测领域提供了新的技术参考,推动水产品加工环节的智能化升级。
关键词
水产品分类加工
分类分级
YOLOv8-OBB
SPDConv
COK
C2f-SREM
淡水螺
Keywords
Classification and Processing of Aquatic Products
Classification and Grading
YOLOv8-OBB
SPDConv
COK
C2f-SREM
Freshwater snail
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于改进YOLOv7-tiny的高空作业人员安防装备检测算法
被引量：
1
2
作者
文家燕
周志文
辛华健
谢广明
机构
广西
科技
大学
自动化学院
广西科技大学智能协同与交叉应用研究中心
广西
工业职业技术学院
北京
大学
工学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2024年第13期164-171,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61963006)
广西自然科学基金面上项目(2018GXNSFAA050029)
+2 种基金
中国高校产学研创新基金(2021ZYA08002)
广西科技重大专项(桂科AA22068064)
2022年广西汽车零部件与整车技术重点实验室自主研究课题(2022GKLACVTZZ01)。
文摘
针对现有高空作业人员安防装备检测算法参数量较大且检测目标相对单一,难以适应复杂的高空作业场景等问题,提出一种基于改进YOLOv7-tiny的高空作业人员安防装备检测算法。首先,将主干网络重新设计为更轻量的YOLOv7-FasterNet,并调整空间金字塔池化结构,实现模型参数量的压缩;其次,在ELAN-L模块中扩展梯度传输路径的分支,解决了模型压缩造成的通道信息缺失问题,提升了特征信息的提取能力;最后,将网络中下采样部分替换为Involution模块,降低参数冗余,增强网络对全局的捕获能力。实验结果表明,改进的YOLOv7-tiny算法能够更好地适应复杂高空作业场景,在开源数据集上具备良好的性能。该算法的平均检测精度达到94.7%,较原模型提升1.5%,参数量较原模型下降11.6%,实验结果验证了算法改进措施的有效性。
关键词
目标检测
安防装备
高空作业
YOLOv7-tiny
轻量化
INVOLUTION
Keywords
object detection
security equipment
high-altitude operation
YOLOv7-tiny
light weight
Involution
分类号
TN911-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进YOLOv8-OBB的淡水螺密集小目标检测算法
余哲
文露婷
孙杰
彭金霞
介百飞
黎一键
钱前
罗璇
梁军能
文家燕
江林源
《水生生物学报》
北大核心
2025
0
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下载PDF
职称材料
2
基于改进YOLOv7-tiny的高空作业人员安防装备检测算法
文家燕
周志文
辛华健
谢广明
《现代电子技术》
北大核心
2024
1
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职称材料
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