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红外与可见光多模态融合检测网络YOLO-MF及其恶劣环境鲁棒性研究
1
作者 马腾龙 陈彦林 +2 位作者 李加强 于海生 何超 《现代信息科技》 2026年第4期86-92,98,共8页
针对复杂交通场景中光照波动与恶劣天气导致的目标检测精度不足问题,文章提出红外与可见光多模态融合模型YOLO-MF。该模型以YOLOv11为基础,构建“双输入-多尺度交互-端到端检测”架构,集成BiFocus、AIFI、DEA三大融合模块及EUCB检测头,... 针对复杂交通场景中光照波动与恶劣天气导致的目标检测精度不足问题,文章提出红外与可见光多模态融合模型YOLO-MF。该模型以YOLOv11为基础,构建“双输入-多尺度交互-端到端检测”架构,集成BiFocus、AIFI、DEA三大融合模块及EUCB检测头,实现噪声抑制、动态交互与特征强化。在三大数据集上的实验验证结果表明,LLVIP测试集mAP@0.5达0.964、mAP@0.5:0.95达0.629,参数量仅7.5M;低光照场景精确率0.944、召回率0.918,显著优于YOLO系列(v5-v12)、RT-DETR等主流模型,且适配纯可见光、纯红外及多模态复杂场景。该模型有效解决了单模态鲁棒性差、传统融合噪声互扰及实时性不足等痛点,为自动驾驶等领域提供了高精度检测方案。 展开更多
关键词 YOLOv11 BiFocus DEA EUCB aifi 多模态融合
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基于改进YOLOv8的化工厂安全装置检测算法
2
作者 曹鑫泉 李海涛 张俊虎 《计算机测量与控制》 2026年第2期57-64,共8页
针对工厂工业安全检测场景安全装置目标检测存在的漏检与误检问题,提出了SAG-YOLOv8改进架构;通过移位卷积替换原C2f模块中的常规卷积构建C2f-SWC新模块以增强多尺度特征表达能力;采用AIFI模块替代传统空间池化金字塔结构来强化图像语... 针对工厂工业安全检测场景安全装置目标检测存在的漏检与误检问题,提出了SAG-YOLOv8改进架构;通过移位卷积替换原C2f模块中的常规卷积构建C2f-SWC新模块以增强多尺度特征表达能力;采用AIFI模块替代传统空间池化金字塔结构来强化图像语义理解能力;引入GFPN网络架构通过增强跨层多尺度交互与同层横向连接促进小目标特征传播;实验数据显示SAG-YOLOv8算法mAP@0.5指标较原始YOLOv8提升了3.4%,精确度和召回率也有一定提升;该方法显著提高了化工厂安全装置中目标检测的精准度和稳定性,为其安全运行提供了有力的技术保障。 展开更多
关键词 工业安全检测 YOLOv8 Shift-Wise Conv aifi GFPN
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基于改进YOLOv7-Pose的人体姿态估计算法
3
作者 侯相军 陈亚军 《成都信息工程大学学报》 2025年第4期441-445,共5页
针对目前人体姿态估计模型对关键点识别精度有待提升、计算量较大等问题,提出一种基于YOLOv7-Pose的改进算法———AD-YOLOPose。使用DSConv卷积替换原3×3卷积,保证模型精度的同时忽略次要信息,降低模型的计算量;引入CBAM注意力机... 针对目前人体姿态估计模型对关键点识别精度有待提升、计算量较大等问题,提出一种基于YOLOv7-Pose的改进算法———AD-YOLOPose。使用DSConv卷积替换原3×3卷积,保证模型精度的同时忽略次要信息,降低模型的计算量;引入CBAM注意力机制,提高模型的特征描述能力,减少复杂环境信息的干扰;将原SPPCSPC层替换为AIFI模块,在不影响模型性能的同时降低模型参数量和运算成本。COCO2017骨骼数据集上的实验结果表明,改进模型的F1值提高了2%,mAp@0.5提高了1.9%,mAp@0.5:0.95提高了3.9%,GFLOPs降低了约47.8%。 展开更多
关键词 关键点检测 YOLOv7-Pose DSConv CBAM aifi
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一种改进YOLOv7的瓦楞纸箱表面缺陷检测方法
4
作者 易志雄 周博文 袁梓麒 《电子测试》 2023年第4期7-12,共6页
针对物流过程中对瓦楞纸箱表面外观检测,通用的检测算法在面对小目标、低光照、背景复杂的情况下,不能有效地对缺陷目标进行检测。为此,本文提出一种基于改进YOLOv7的瓦楞纸箱表面缺陷检测方法,有效地提升检测效果。首先,在YOLOv7的骨... 针对物流过程中对瓦楞纸箱表面外观检测,通用的检测算法在面对小目标、低光照、背景复杂的情况下,不能有效地对缺陷目标进行检测。为此,本文提出一种基于改进YOLOv7的瓦楞纸箱表面缺陷检测方法,有效地提升检测效果。首先,在YOLOv7的骨干网络中加入AIFI模块,通过有效地提取特征来提升模型的检测精度,还可以减少计算冗余。同时,为了进一步提高模型检测性能,添加感受野注意力卷积运算(RFAConv)模块,利用空间注意机制关注感受场的空间特征,与卷积的结合消除了卷积参数共享的问题,再通过全局平均池化来获取全局信息,再次提升模型的检测性能。实验结果证明,本文算法相较于原YOLOv7算法,在模型大小、参数量基本保持不变的情况下,检测精度mAP从原来的96.3%提高到了97.5%,总体提升了1.2%,有效验证了本文改进算法的有效性。 展开更多
关键词 瓦楞纸箱 缺陷检测 YOLOv7 aifi RFAConv
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基于轻量化AWD-YOLOv8s的小目标螺栓检测算法
5
作者 程博 王正家 +1 位作者 陈安澜 谷峰 《半导体光电》 2026年第1期203-209,共7页
针对地铁车辆车顶图像中螺栓占比小,算法检测精度低和计算量大的问题,提出一种基于轻量化AWD-YOLOv8s的小目标螺栓检测算法。首先,设计了一种自适应权重下采样AWD模块,通过赋予局部特征信息不同的权重值,从而增强算法对小目标特征信息... 针对地铁车辆车顶图像中螺栓占比小,算法检测精度低和计算量大的问题,提出一种基于轻量化AWD-YOLOv8s的小目标螺栓检测算法。首先,设计了一种自适应权重下采样AWD模块,通过赋予局部特征信息不同的权重值,从而增强算法对小目标特征信息的提取能力;其次,引入尺度内特征交互(AIFI)模块替换SPPF模块,通过捕捉同一尺度特征间的依赖关系,实现算法的轻量化改进;最后,采用轻量化Ghost-P2结构,增强算法对小目标螺栓特征信息的提取能力。实验结果表明,改进后的算法平均精度均值达到98.7%,比原算法提高2.2%,模型参数量减少46.7%,检测速度达到115 FPS,在实现模型轻量化的同时显著提高检测精度。 展开更多
关键词 车辆车顶螺栓 轻量化YOLOv8s 小目标 AWD aifi Ghost-P2
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融入特征交互与注意力的轻量化混凝土裂缝分割算法
6
作者 彭垚潘 张荣芬 +1 位作者 刘宇红 欧阳玉旋 《光电子.激光》 北大核心 2025年第7期722-732,共11页
裂缝是混凝土建筑结构中最大的安全隐患之一。为实时高效分割混凝土裂缝并及时评估其危害,提出一种改进DeepLabV3+的轻量化裂缝分割算法。首先,使用MobileNetV3作为轻量级主干,大幅降低模型参数量;其次,使用尺度内特征交互模块(attentio... 裂缝是混凝土建筑结构中最大的安全隐患之一。为实时高效分割混凝土裂缝并及时评估其危害,提出一种改进DeepLabV3+的轻量化裂缝分割算法。首先,使用MobileNetV3作为轻量级主干,大幅降低模型参数量;其次,使用尺度内特征交互模块(attention-based intrascale feature interaction,AIFI)建模全局信息并引入基于归一化的注意力模块(normalization-based attention module,NAM),促进多层次裂缝特征信息的交互;此外,提取低层次高分辨率特征后引入混合注意力机制(ACmix),更有效捕获细节特征;最后,设计C2f-SCConv模块,对融合后的高低层级特征流解码,减小计算冗余,提升对多尺度特征的感知能力。在公共裂缝数据集Concrete 3k和Asphalt3k上的实验结果表明,提出的模型参数量相比DeepLabV3+降低了88.1%,像素准确率提升0.02%,平均交并比(mean intersection over union,mIoU)达到了86.21%,平均帧率为47.91帧/s,在显著降低模型复杂度的同时提高了对裂缝的分割效能。 展开更多
关键词 混凝土裂缝语义分割 DeepLabV3+ 轻量化 尺度内特征交互(aifi) 注意力机制
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