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基于YOLO-Efficient的高空作业安全带检测
被引量：
1
1
作者
刘威
卢妍洁
+3 位作者
高焜
李梓轩
琚贇
张之刚
《电力信息与通信技术》
2025年第7期30-37,共8页
为了提升高空作业场景下安全带的检测效率和准确性,文章基于YOLOv8模型提出一种YOLO-Efficient的改进模型。首先,基于分组归一化算法设计轻量化的检测头GNHead,该检测头采用了GNConv替换传统的3x3卷积,提升检测头定位和分类的性能,使用...
为了提升高空作业场景下安全带的检测效率和准确性,文章基于YOLOv8模型提出一种YOLO-Efficient的改进模型。首先,基于分组归一化算法设计轻量化的检测头GNHead,该检测头采用了GNConv替换传统的3x3卷积,提升检测头定位和分类的性能,使用共享卷积技术,有效减少模型整体的参数量,添加Scale层对特征进行缩放,增强模型对不同尺度目标的适应性。其次,在骨干网络部分,采用KernelWarehouse通用动态卷积取代传统的YOLOv8网络中的Conv模块和C2f模块,KWConv通用动态卷积通过在各层之间巧妙地共享和混合预定义的部分,可以使用更少的参数实现更高的灵活性和更优的功能。进一步减少计算量,并显著提高了检测速度,使模型更适合实时监控应用。最后,使用WIo Uv2损失函数代替原损失函数CIoU,使模型进一步聚焦于中高质量锚框,从而降低边界回归损失,显著提高检测精度。综合这些优化措施,YOLO-Efficient模型在确保高检测准确率的同时,实现快速检测,并以电厂高空作业安全监控作为典型应用场景,验证所提方案的有效性。
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关键词
高空作业安全带
YOLOv8
GNHead
KWConv
wiouv2
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职称材料
基于YOLOPose的人体姿态估计轻量级网络
被引量：
3
2
作者
王红霞
李枝峻
顾鹏
《沈阳理工大学学报》
CAS
2023年第6期10-16,共7页
为解决人体姿态估计模型在提升预测精度时参数量和计算量增多导致模型运行效率低下的问题,在YOLOPose模型基础上设计出一种轻量级人体姿态估计网络MWE-YOLOPose。选择轻量级MobileNetV3网络重新构建骨干网络,保持特征丰富性同时加快特...
为解决人体姿态估计模型在提升预测精度时参数量和计算量增多导致模型运行效率低下的问题,在YOLOPose模型基础上设计出一种轻量级人体姿态估计网络MWE-YOLOPose。选择轻量级MobileNetV3网络重新构建骨干网络,保持特征丰富性同时加快特征提取速度;调整特征融合层通道数并添加ECA注意力机制进行跨通道交互,实现模型轻量化与准确度的平衡;引用WIOUV2损失函数降低几何因素的惩罚,增强模型的鲁棒性和泛化能力。实验结果显示,在OC_Human数据集上,改进后模型对比原始YOLOPose模型,在保持一定准确度的情况下,模型参数量和计算量分别降低86.8%和71.2%,有效降低了模型运算复杂度。
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关键词
人体姿态估计
YOLOPose
MobileNetV3
wiouv2
ECA注意力机制
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职称材料
题名
基于YOLO-Efficient的高空作业安全带检测
被引量：
1
1
作者
刘威
卢妍洁
高焜
李梓轩
琚贇
张之刚
机构
华北电力大学控制与计算机工程学院
中国大唐集团科学技术研究总院有限公司中南电力试验研究院
出处
《电力信息与通信技术》
2025年第7期30-37,共8页
基金
国家自然科学基金项目(62373149)。
文摘
为了提升高空作业场景下安全带的检测效率和准确性,文章基于YOLOv8模型提出一种YOLO-Efficient的改进模型。首先,基于分组归一化算法设计轻量化的检测头GNHead,该检测头采用了GNConv替换传统的3x3卷积,提升检测头定位和分类的性能,使用共享卷积技术,有效减少模型整体的参数量,添加Scale层对特征进行缩放,增强模型对不同尺度目标的适应性。其次,在骨干网络部分,采用KernelWarehouse通用动态卷积取代传统的YOLOv8网络中的Conv模块和C2f模块,KWConv通用动态卷积通过在各层之间巧妙地共享和混合预定义的部分,可以使用更少的参数实现更高的灵活性和更优的功能。进一步减少计算量,并显著提高了检测速度,使模型更适合实时监控应用。最后,使用WIo Uv2损失函数代替原损失函数CIoU,使模型进一步聚焦于中高质量锚框,从而降低边界回归损失,显著提高检测精度。综合这些优化措施,YOLO-Efficient模型在确保高检测准确率的同时,实现快速检测,并以电厂高空作业安全监控作为典型应用场景,验证所提方案的有效性。
关键词
高空作业安全带
YOLOv8
GNHead
KWConv
wiouv2
Keywords
Aerial Seat Belt
YOLOv8
GNHead
KWConv
wiouv2
分类号
TP391.41 [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YOLOPose的人体姿态估计轻量级网络
被引量：
3
2
作者
王红霞
李枝峻
顾鹏
机构
沈阳理工大学信息科学与工程学院
出处
《沈阳理工大学学报》
CAS
2023年第6期10-16,共7页
基金
辽宁省自然科学基金指导计划项目(2022-MS-276)。
文摘
为解决人体姿态估计模型在提升预测精度时参数量和计算量增多导致模型运行效率低下的问题,在YOLOPose模型基础上设计出一种轻量级人体姿态估计网络MWE-YOLOPose。选择轻量级MobileNetV3网络重新构建骨干网络,保持特征丰富性同时加快特征提取速度;调整特征融合层通道数并添加ECA注意力机制进行跨通道交互,实现模型轻量化与准确度的平衡;引用WIOUV2损失函数降低几何因素的惩罚,增强模型的鲁棒性和泛化能力。实验结果显示,在OC_Human数据集上,改进后模型对比原始YOLOPose模型,在保持一定准确度的情况下,模型参数量和计算量分别降低86.8%和71.2%,有效降低了模型运算复杂度。
关键词
人体姿态估计
YOLOPose
MobileNetV3
wiouv2
ECA注意力机制
Keywords
human pose estimation
YOLOPose
MobileNetV3
wiouv2
ECA attention mechanism
分类号
TP391.41 [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YOLO-Efficient的高空作业安全带检测
刘威
卢妍洁
高焜
李梓轩
琚贇
张之刚
《电力信息与通信技术》
2025
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于YOLOPose的人体姿态估计轻量级网络
王红霞
李枝峻
顾鹏
《沈阳理工大学学报》
CAS
2023
3
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职称材料
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