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作者：冯庆胜;付明雨;姚泽圆;刘杨;梁天添;
单位：大连交通大学自动化与电气工程学院;大连交通大学计算机与通信工程学院;
摘要：针对当前列车轨道障碍物检测方法存在的小目标检测精度低、模型过大且部署成本高等问题，文中提出一种改进的YOLOv8-SGFE轨道侵限物检测模型。首先，为了减少网络的计算量，在小目标检测模块SPD-Conv的基础上，设计了一个SGConv模块，并用其替换YOLOv8主干层中的普通卷积层；其次，为了增强模型的感知能力，将高效多尺度注意力EMA与C2f-Faster模块相结合，构成C2f-Faster-EMA模块，并用其替换YOLOv8中的C2f模块；最后，将改进后的YOLOv8-SGFE模型应用于自制的铁路轨道侵限物数据集。与YOLOv8模型相比，文中模型参数量下降36.04%,FLOPs由28.7×10~9减少到19×10~9，在模型计算量大幅降低的情况下，m AP提高2.5%。实验结果表明，所提算法具有更高的检测精度，模型参数量及计算负载更小，不仅适用于复杂环境下的轨道障碍物检测，同时更易于部署到移动端设备中。
关键词：轨道异物入侵;;小目标检测;;部分卷积;;高效多尺度注意力;;YOLOv8;;轻量化
基金资助：辽宁省教育厅科学研究项目(JYTMS20230008);辽宁省教育厅基本科研项目(JYTMS20230037)
