关键词： 遥感目标检测   FNM-Net   轻量级   剪枝   改进YOLOv7-tiny   SIIM  

摘要： 针对现阶段遥感目标检测精度低、速度慢、模型参数量大的问题，提出基于改进YOLOv7-tiny的FNM-Net轻量级遥感目标检测网络。首先，引入轻量级特征提取网络Faster-Net替换原有主干，避免网络对特征图的冗余覆盖；其次，引入焦点调制模块Focal Modulation，提出空间信息整合模块SIIM来构建新型路径聚合网络解决特征融合过程中信息冗余和忽略层内特征的问题；另外，针对遥感目标尺度变化大的特点提出多细粒度检测头；最后，采用基于层自适应幅度剪枝LAMP评分的剪枝方法，修剪权值较小的连接，减少参数量和计算量并提高检测速度。该方法在公开数据集RSOD上进行验证，结果表明，相比基线模型，参数量减少51.2%，计算量FLOPs减少55.2%，检测速度提升6.5 f/s，mAP提升2.1%。同时，在NWPU VHR-10数据集上验证了其泛化能力。

关键词： 目标识别   跟踪控制   智能制造   有界系统  

摘要： 在智能制造过程中，存在操作者对机器人进行牵引运动的需求，这种牵引运动往往是随机的、非线性的。如何让机器人准确识别操作者的意图并实现平滑的跟踪控制，是机器人顺利完成智能制造任务的难题。首先，对操作者与六自由度机器人的柔性交互过程进行数学建模，并在此模型基础上分析操作者的指令意图。然后，使用Pade逼近方法将机器人运动延时和系统状态的导数建立联系。接着，设计了六自由度非线性目标跟踪运动的状态反馈控制器，并分析了系统的稳定条件。最后，将系统的非线性跟踪目标、系统状态、系统输出之间的关系进行了有界性分析。经过仿真验证，该控制器对于有界非线性目标可以进行有界跟踪。

关键词： 三维目标检测   图神经网络   动态采样   点云处理   小目标检测  

摘要： 现有多数三维目标检测方法在检测远距离目标时容易发生漏检，并且在小目标类别的检测精度方面表现不佳。针对这些问题，提出了一种基于图神经网络与动态采样的三维目标检测算法。在候选框生成阶段，采用图特征增强模块强化柱状特征之间的语义信息，从而生成高质量的伪图像。在关键点采样阶段，设计了一种动态采样策略，不仅提升了采样效率，同时增加了前景点的比例，并结合动态最远体素采样方法以确保关键点分布的均匀性。在候选框细化阶段，利用多尺度图池化模块提取丰富的局部特征，最后通过自适应模块融合局部信息与关键点信息，增强了特征表达能力。基于KITTI数据集的实验结果表明，所提算法在行人和骑行者的平均精度均值(mAP)分别达到了56.08%和77.65%，较基准算法Point Pillars分别提升了12.29和10.04个百分点。此外，该算法在远距离目标识别方面也表现出更高的精度，验证了其在远距离目标检测和小目标类别检测中的有效性。

关键词： YOLOv8   AFPN   尺度变化   数据增强   芒果计数  

摘要： 随着目标检测算法在计算机视觉领域的快速发展，其在农业自动化中的应用越来越广泛。针对传统算法在处理多尺度目标时准确率不足的问题，本文提出了一种基于YOLOv8网络的改进算法。通过引入渐进空间金字塔结构（AFPN），增强了模型对多尺度特征的提取能力，使其在识别不同尺寸目标时具备更高的适应性和鲁棒性。同时，结合数据增强技术与优化的训练策略，进一步提升了模型的泛化能力。本文在多个公开数据集上进行了实验，结果显示本方法在目标检测精度方面显著优于Faster R-CNN、RetinaNet以及YOLOv8原始网络结构，平均精度提升了3.02%。此外，在自制的芒果数据集上的实验表明，本方法在多尺度目标识别方面表现较为突出。该方法不仅为目标检测算法的优化提供了新思路，也为农业及其他领域中的多尺度目标检测任务提供了有效参考。

关键词： 目标检测   多尺度卷积核   坐标注意力   EIOU损失函数  

摘要： 目标检测和识别技术正在迅速发展。在公共场所，犯罪活动日益多样化，给社会治理带来了重大风险和挑战。本文设计YOLOv10-EN检测网络，满足公安实战应用需要。在模型的主干和颈部网络部分，设计多尺度卷积模块MSConv，在不同感受野下捕获多个尺度的空间特征，增强模型对目标适应能力；在主干网络输出PSA模块，引入坐标注意力机制，通过一维全局池化分别聚合水平和垂直方向特征信息，捕获长距离依赖关系，强化全局语义信息，形成方向感知的全局表征。并将池化操作结果在表征方向向量上保留位置信息，进行特征编码，实现精准目标建模，提升定位精度，降低模型尺寸与计算开销；在C2f模块Bottleneck部分引入残差连接与多尺度卷积机制，依托残差连接跳跃结构优化信息流传递，缓解梯度消失与爆炸，实现高效特征融合，并采用多尺度卷积捕获不同感受野特征信息，进一步增强网络多尺度适应与特征表达；在模型训练期间，引入EIOU损失函数，提升边界框回归的精度和收敛速度。实验结果表明，YOLOv10-EN检测网络在模型F1得分、mAP@0.5、模型参数、计算开销四项关键指标上均有增强。对比YOLOv10n基线模型，模型F1得分、mAP@0.5分别增长6.25%、6.46%，模型参数规模与计算复杂度分别下降25.7%、22.97%。实验结果表明，YOLOv10-EN网络在模型轻量化同时实现更为精准的检测效果，满足边缘移动设备便携式部署需要。

关键词： 图像处理   多聚焦显微图像   目标识别   目标追踪   多图融合  

摘要： 多聚焦细胞图像序列在采集过程中因培养基具有流动性会造成同一细胞在不同帧图像的位置变化，且失焦细胞与聚焦细胞在形态学上存在明显差异，因此细胞图像序列无法满足现有的多聚焦图像融合算法需要保证图像内容在空间上一致性的要求。为此，本文提出了一种基于目标识别的多聚焦细胞图像融合方法，通过改进的YOLOv10目标识别模型对图像序列的所有细胞完成锁定后，进行目标追踪以关联多帧细胞并确认其运动轨迹，并对关联的同一细胞进行清晰度评价后选择清晰度最高的细胞经过图像分割，提取和融合得到最终的全聚焦清晰图像。将所提出方法与7种多聚焦图像融合算法应用于多聚焦细胞图像融合并对融合结果进行对比分析，本文提出方法的峰值信噪比平均提高3.9993，结构相似性指数达0.9741以上，融合图像内容完整、细节准确、清晰度高，实现了对多聚焦细胞显微图像的高质量融合。

关键词： 深度学习   图像处理   遮挡检测   可变形卷积v2   Soft-NMS   Alpha-CIOU损失函数  

摘要： 为了解决生产环境中烟丝检测因粘连、遮挡现象而引发的检测精度不足等问题，提出一种基于改进YOLOv5s的遮挡烟丝检测方法。利用DCN v2C3模块替换YOLOv5s网络颈部的C3模块，提取烟丝深层次的特征信息，提升网络模型的空间变换能力及其泛化到不同形状目标的能力；引入Soft-NMS算法，平滑抑制冗余的边界框，增强对遮挡烟丝的识别能力；采用Alpha-CIOU损失函数，以优化模型的边界框定位精度。实验结果表明，与原始方法相比，改进方法的检测精度提高了2.7%。该方法在提高了检测精度的同时减少了计算量。

关键词： 光伏组件   红外图像   目标检测   YOLOv8   深度学习  

摘要： 通过无人机拍摄光伏组件红外图像进行检测时，图像背景较为复杂，且其中含有的小目标热斑故障在检测过程中容易丢失信息，出现误检或漏检等状况。针对上述问题，将HCF-Net与YOLOv8n网络结合，提出一种融合网络（HCF-YOLO）用于光伏组件红外图像热斑故障检测。加入并行化注意力机制（PPA），通过分层特征融合和注意力机制来增强小目标的表达，确保在多个降采样步骤后保留热斑关键信息。采用维度感知选择性集成模块（DASI），注重对高维和低维特征的自适应选择和精细融合，增强小目标的显著性。使用PIOU（Powerful IoU）作为HCF-YOLO的损失函数，在回归的早期阶段，引导预测框沿着有效路径回归，提升检测速度。HCF-YOLO算法相较于原有的YOLOv8n算法检测精度(average precision 50，AP50)由89.27%提升至97.28%，并且检测速度达到217.33帧/s，实验结果可证明模型的有效性。

关键词： 无人机航拍   小目标检测   YOLOv11n   LAMP剪枝   Focal-DIoU  

摘要： 【目的】针对无人机航拍图像中小目标检测面临的背景复杂、尺度变化大导致的检测精度较低和推理速度较慢等问题，文章提出了一种基于YOLOv11n模型的改进算法YOLOv11n-DPD，旨在提升无人机航拍图像中小目标的检测精度，并实现模型轻量化和推理加速，便于资源受限的嵌入式设备上部署运行。【方法】首先，在C3k2模块中引入可变形卷积（DCN），增强模型在复杂背景下对多尺度目标的特征提取能力，特别是对于形变显著的小目标。其次，针对无人机航拍图像中小目标占比较多等情形，新增P2（Prediction Layer 2）小目标检测层并去除了P5（Prediction Layer 5）大目标层，有效提高了小目标特征的捕获精度，同时减少了大目标检测层的冗余计算。然后，提出了一种结合Focal Loss与DIoU Loss的Focal-DIoU（Focal Loss and Distance-IoU Loss）损失函数，解决了小目标检测中的各目标类别不平衡问题，并优化了边界框的定位精度。最后，采用LAMP剪枝方法对模型进行轻量化处理，主要通过适当调整剪枝加速比，自适应地按层评估并删除冗余连接，减少模型整体计算量并加速推理过程。【结果】在VisDrone2019数据集上的实验结果表明，YOLOv11n-DPD相较于原YOLOv11n模型，在mAP50指标上提升了6.5%，达到了40.7%，增强了对无人机航拍小目标的检测精度。同时，YOLOv11n-DPD在推理速度方面，在Ubuntu和JETSON平台上分别提高了32FPS和6FPS，显著加快了推理过程。模型的大小和参数量分别减少了3.87和2.02 MB，证明了算法在轻量化方面的优势。此外，与现有主流的小目标检测方法相比，YOLOv11n-DPD在检测精度、推理速度和计算资源上综合表现更好，具有显著优势。【结论】文章所提YOLOv11n-DPD算法通过引入可变形卷积、优化小目标检测层结构、改进损失函数和进行模型剪枝，提高了检测精度、加速了推理过程并优化了模型大小，与现有的小目标检测方法相比表现更优，尤其适用于无人机航拍小目标检测任务和嵌入式平台的部署推理。

关键词： 无人机   边缘计算   目标检测   目标跟踪   公路巡检  

摘要： 对公路标线的实时跟踪是无人机公路巡检任务中的一个重要环节。较新的深度学习网络算法一般伴随着较大参数量，限制了其在边缘设备上的应用，针对其部署在边缘计算平台上的需要，本文提出了一种基于改进YOLOv3-tiny和DeepSORT的公路标线跟踪算法。改进的算法首先进行K-Means++聚类，其次采用CIOU损失函数，使检测框的回归更加稳定，最后引入改进的SPP结构和SAM空间注意力机制丰富有效特征提取。对检测到的公路标线进行跟踪，并根据实际巡检的情况对DeepSORT进行改进。实验结果表明改进的YOLOv3-tiny算法相比于原算法mAP提高了4.02% ，改进的DeepSORT算法相比于原算法MOTA值提升了1.9 %，在Nvidia Jetson Xavier NX平台上进行测试，平均帧速率可达31.2帧/s，满足了无人机实时巡检的需求。