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面向柴油车辆排放黑烟的改进型YOLOv8检测算法研究
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作者 张立立 杨康 +4 位作者 张珂 魏薇 李晶 谭洪鑫 张翔宇 《图学学报》 北大核心 2025年第2期249-258,共10页
柴油车辆排放黑烟是道路交通环保执法的重点和难点。由于受复杂环境条件的影响,针对目前黑烟检测存在精度和速度方面的不足,提出一种基于改进YOLOv8的轻量级柴油车辆排放黑烟的检测模型。首先,在YOLOv8主干网络的基础上,设计一种轻量化... 柴油车辆排放黑烟是道路交通环保执法的重点和难点。由于受复杂环境条件的影响,针对目前黑烟检测存在精度和速度方面的不足,提出一种基于改进YOLOv8的轻量级柴油车辆排放黑烟的检测模型。首先,在YOLOv8主干网络的基础上,设计一种轻量化特征提取模块C2f-FasterRep提高模型的特征提取能力,同时C2f-FasterRep模块引入上下文锚框注意力机制模块来捕捉长距离的上下文信息,利用全局平均池化和条形卷积增强特征图中心区域的特征,从而提高检测精度;其次,在颈部部分提出一个新的网络结构用于融合主干网络提取的特征,并使用通道注意力模块和维度匹配机制对不同尺度的特征进行融合,增强了模型的多尺度特征融合能力;最后,使用Transformer解码器结构优化YOLOv8模型的检测头,同时,采用交并比感知的查询机制,有助于解码器查询的优化,提高了模型的分类和定位的性能。为保证实验的真实性和有效性,利用部署在河南许昌某道路断面的检测设备采集数据并进行测试验证。实验结果表明,该方法的mAp为95.4%,精确率为94.5%,召回率为97.5%,与现有的黑烟检测方法相比,具有更高的检测精度和更快的检测速度。消融实验结果表明该轻量化特征提取模块、特征融合模块和检测头有利于提高模型检测精度。 展开更多
关键词 目标检测 黑烟检测 YOLOv8 轻量级模型 注意力机制
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