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基于改進(jìn)YOLOv8n 的井下人員多目標(biāo)檢測

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摘要:針對井下危險(xiǎn)區(qū)域人員監(jiān)測視頻存在光照不均勻、目標(biāo)尺度不一致、遮擋等復(fù)雜情況,基于YOLOv8n 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),提出一種改進(jìn)的井下人員多目標(biāo)檢測算法—YOLOv8n?MSMLAS。該算法對YOLOv8n 的Neck 層進(jìn)行改進(jìn),添加多尺度空間增強(qiáng)注意力機(jī)制(MultiSEAM),以增強(qiáng)對遮擋目標(biāo)的檢測性能;在C2f 模塊中引入混合局部通道注意力(MLCA)機(jī)制,構(gòu)建C2f?MLCA 模塊,以融合局部和全局特征信息,提高特征表達(dá)能力;在Head 層檢測頭中嵌入自適應(yīng)空間特征融合(ASFF)模塊,以增強(qiáng)對小尺度目標(biāo)的檢測性能。(剩余502字)

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