轻量级变化检测算法
基于改进YOLOv8_的小麦叶片病虫害检测轻量化模型
2024 年 1 月第 6 卷第 1 期Jan.2024 Vol.6, No.1智慧农业（中英文） Smart Agriculture基于改进YOLOv8的小麦叶片病虫害检测轻量化模型杨锋，姚晓通*（兰州交通大学电子与信息工程学院，甘肃兰州 730070，中国）摘要：［目的/意义］针对小麦叶片病虫害在自然环境下形态和颜色特征较为复杂、区分度较低等特点，提出一种高质量高效的病虫害检测模型，即YOLOv8⁃SS（You Only Look Once Version 8-SS），为病虫害的预防与科学化治理提供准确的依据。
［方法］基于YOLOv8算法，采用改进的轻量级卷积神经网络ShuffleNet V2作为主干网络提取图像特征即YOLOv8-S，在保持检测精度的同时，减少模型的参数数量和计算负载；在此基础上增加小目标检测层和注意力机制SEnet（Squeeze and Excitation Network），对YOLOv8-S进行改进，在不降低检测速度和不损失模型轻量化程度的情况下提高检测精度，提出YOLOv8-SS小麦叶片病虫害检测模型。
［结果与讨论］ YOLOv8-SS模型在实验数据集上的平均识别精度和检测准确率分别达89.41%和91.00%，对比原模型分别提高10.11%和7.42%。
因此，本研究所提出的方法可显著提高农作物病虫害的检测鲁棒性，并增强模型对小目标图像特征的提取能力，从而高效准确地进行病虫害的检测和识别。
［结论］本研究使用的方法具有广泛适用性，可应用于大规模农作物病虫害检测的实际场景中。
关键词：小麦叶片；病虫害检测；ShuffleNet V2；YOLOv8；轻量化模型中图分类号：TP391.4；S436.611 文献标志码：A 文章编号：SA202309010引用格式：杨锋, 姚晓通. 基于改进YOLOv8的小麦叶片病虫害检测轻量化模型[J]. 智慧农业(中英文), 2024, 6(1): 147-157. DOI：10.12133/j.smartag.SA202309010YANG Feng, YAO Xiaotong. Lightweighted Wheat Leaf Diseases and Pests Detection Model Based on Improved YO‐LOv8[J]. Smart Agriculture, 2024, 6(1): 147-157. DOI：10.12133/j.smartag.SA202309010 (in Chinese with English ab‐stract)0 引言小麦产业发展对国家粮食安全和社会稳定具有直接且深远的影响［1］。
一种基于轻量级TWAMP协议的IP网络性能测试方法
一种基于轻量级TWAMP协议的IP网络性能测试方法摘要：传统的IP网络性能统计工具多是由网元发起统计，同时负责统计数据的生成和维护。
当需要查看整个网络的性能统计结果时，需要通过网管来管理多台网元设备来获取统计数据并呈现统计结果。
当网络内没有网管或网管设备能力有限时，则无法满足快速部署/撤销统计业务、快速获取统计结果的需求。
基于此，本文特提出一种基于轻量级TWAMP协议的IP网性能测试方法，借助该方法可快速、灵活获取整个部署IP网络的性能统计。
关键词：轻量级TWAMP协议；IP网络；性能统计；测试方法；网元1 概述随着网络技术的飞速发展，网络中承载的业务越来越多，语音、视频、游戏等业务对网络丢包和时延要求越来越高。
网络管理者需要一种测量工具来及时了解网络的丢包和时延情况，以便根据测试结果进行网络调整和优化，满足业务需求。
TWAMP（Two-Way Active Measurement Protocol，双向主动测量协议）用来测量网络中任意两台设备之间报文的双向时延、时延抖动、丢包率等性能参数，为网络质量分析提供依据。
与传统的IP网络性能统计工具相比，TWAMP具有如下特点：（1）TWAMP是标准协议，具有统一的检测模型，统一的报文格式，部署方式简单；（2）与IP FPM（IP Flow Performance Measurement）相比，TWAMP可获得性、可部署较强，无需时钟同步；（3）鉴于TWAMP协议自身的特点，当期望能够比较快速、灵活部署IP性能统计，并且对统计数据的精度要求不高时，可以采用该种方式。
基于此，本文提出了一种基于轻量级TWAMP协议的IP网络性能测试方法，在该方法中，网元设备无需生成和维护统计数据，性能管理系统只需管理网络内性能统计发起节点（即TWAMP客户端）即可获取整网的性能统计数据，实现快速、灵活地部署IP网络的性能统计。
2 基于轻量级TWAMP协议的IP网络性能测试方法2.1 轻量级TWAMP协议的实现原理TWAMP协议定义了两种架构：标准框架和轻量级架构。
基于LEACH的轻量级HELLOflood攻击检测算法
基于LEACH的轻量级HELLOflood攻击检测算法作者：李云李道全常来花来源：《电脑知识与技术》2017年第27期摘要：针对无线传感网络低功耗分簇型路由算法LEACH易遭受HELLO flood等安全攻击的问题，提出一种轻量级的基于接收信号强度值的HELLO flood攻击检测算法。
在充分分析无线传感网络自身特点与LEACH算法原理的基础上，无需获得距离等辅助信息或多次发送广播包辅助判断，采用信号强度阈值即可直接检测HELLO flood攻击。
仿真实验证明，算法可以有效检测并隔离HELLO flood恶意攻击节点，保证网络正常运行，同时算法带来的额外能量消耗极低，适宜于低功耗型无线传感网络环境。
关键词：无线传感网络； HELLO flood攻击；接收信号强度值；通信距离；测试数据包中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）27-0034-031 概述无线传感网络（Wireless Sensor Network，WSN工作在开放的无线传输环境下，信号易被侦听和破坏，容易收到：节点捕获、信息窃听、信息完整性攻击、DoS攻击、重放攻击、虚假路由攻击、选择性转发、虫洞攻击、黑洞攻击、Sybil攻击、HELLO flood攻击等安全威胁。
同时，WSN中节点的计算、存储、能量等资源严重受限，拓扑结构的动态变化，使传统的网络安全技术难以直接应用到WSN中。
安全问题已成为WSN目前研究的重点与难点。
其中HELLO flood攻击可以破坏LEACH等分簇型路由协议的网络拓扑结构，并与信息完整性攻击、重放攻击、选择性转发攻击、黑洞攻击等手段结合带来更大危害。
本文针对LEACH算法中可能遭受的HELLO flood攻击情况，提出一种基于接收信号强度（Received Signal Strength Indication，RSSI）的轻量级攻击检测算法——基于LEACH的HELLO flood攻击检测算法，实验证明该算法可以以较低能耗代价检测出LEACH算法中的HELLO flood攻击。
一种改进的轻量人头检测方法
2021571随着人口数量的增多，尤其是在商场、火车站等人口密集的公共区域，容易引起人员拥堵、推搡踩踏等安全事故。
通过视频监控实时统计公共场所的人数，政府部门可以及时安排公安消防等人员对人流进行疏散和引导，可以有效预防及减少突发性的安全问题。
现有的密集人数统计方法概括为以下两种实现途径[1]：基于回归的人数统计方法和基于检测的人数统计方法。
一种常用的人数统计方法是基于输入图像预测密度图训练回归模型，以像素为单位取整个密度图的总和来预测最终人数。
Zhang等[2]设计了一种简单有效的多列卷积神经网络MCNN，从任意密度和任意视角准确估计单幅图像中的人数。
Li等[3]设计了一个更深的网络CSRNet，引入膨胀卷积层作为后端部署，以扩大感受野并提取更深的特征。
Jiang等[4]提出的基于Trellis编解码器网络TEDNet。
这些算法已经取得非常好的结果，但缺点是对于输入图像的分辨率非常敏感，且不考虑密度映射中计数贡献来自何处的位置，无法精准定位。
另一种常用的人数统计方法是基于检测的方法。
将图像直接输入到经过预先训练的目标检测框架中进行分类，计算出类别为人的边界框数量，以获得最终的人数。
现有的检测算法分为以下两大类：一类是两阶段检测算法，典型代表为R-CNN[5]、Fast-RCNN[6]、Faster-RCNN[7]等；另一类是一阶段检测算法，典型代表为SSD[8]、YOLO[9]等。
但是通过检测统计人数通常将整个人体作为检测对象，由于高矮不一、胖瘦不均等原因，在人口密集的公共区域很容易出现高遮挡情况导致检测结果不佳。
一种改进的轻量人头检测方法高玮军，师阳，杨杰，张春霞兰州理工大学计算机与通信学院，兰州730050摘要：为了提高视频监控中人数统计的精度和速度，解决传统人体检测由于衣物身体阻挡而造成的高遮挡问题。
提出一种改进的轻量人头检测方法MKYOLOv3-tiny。
该方法是对YOLOv3-tiny进行改进，针对低层的人头特征进行多尺度融合，实现不同卷积层的分类预测与位置回归，提升检测的精度；针对人头较小的特点，结合有效感受野的思想，K-means聚类减小初始候选框的规格，提升候选框的精度。
基于轻量级人体姿态估计和图卷积的摔倒实时检测方法
何炜婷，曾 碧，陈文轩 广东工业大学计算机学院，广东 广州
收稿日期：2021年3月9日；录用日期：2021年4月6日；发布日期：2021年4月13日
摘要
基于人体姿态估计的摔倒检测方法，因其人体姿态估计模型涉及十几个关节点的识别与处理，导致整体 模型的检测速度较慢。为了摔倒检测达到实时性，提出了一种基于轻量级人体姿态估计模型和图卷积的 摔倒实时检测方法。该方法首先采用优化后的基于目标检测的两阶段轻量级人体姿态估计模型进行关节 点检测，使整体模型达到轻量级；然后使用只有6个特征提取模块的时空图卷积网络对人体关节点序列 进行摔倒检测，提高整体模型摔倒检测的准确率。本文通过NTU-D-RGB-120和UR Fall Detection Dataset两个数据集进行实验，摔倒检测的正确率达到96.1%，整体模型在GTX1060Ti显卡中达到约33FPS。
检测的效果。本文参考文献[13] [16] [17]，提出一种基于目标检测的两阶段轻量级人体姿态估计模型 Lightweight Pose Detection Network。如图 2 所示，该模型基于目标检测的思想，先把统一尺寸后的图像 分为 H ×W 个网格，然后用 CNN 网络来预测每个网格的候选的关节点和其连接的肢体，接着对候选框进 行非极大值抑制(NMS)操作，最后利用 Hungarian Algorithm [22]算法生成每个人的姿态。
2.2. 摔倒检测
摔倒检测一般会使用长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM) [19] [20]、支持向量机 (Support Vector Machine, SVM) [2]、随机森林(Random Forest, RF)等方法，但这些方法不一定能学到区分 关节点的一些运动特征，误判率较高，例如躺在床上、坐在地上、蹲下、摔倒等行为的区分。所以 Yan 等人[21]提出一种基于人体关节点的时空图卷积网络 ST-GCN 进行动作识别，该模型能更好地学习到一 些隐藏的人体关节点运动的特征，泛化能力更强。所以本文方法中第二阶段的摔倒检测会采用比传统判 别算法泛化能力更强的图卷积网络来进行摔倒判断，从而提高摔倒检测的准确率。
智慧教育下基于改进YOLOv8的学生课堂行为检测算法
智慧教育下基于改进YOLOv8的学生课堂行为检测算法1. 内容综述随着信息技术的飞速发展，智慧教育已成为现代教育的重要发展方向。
在智慧教育的背景下，学生课堂行为的智能检测与分析，对于提升教学质量、促进个性化教育具有重要意义。
基于改进YOLOv8算法的学生课堂行为检测，是智慧教育领域内一项前沿技术。
本文旨在探讨智慧教育环境下，基于改进YOLOv8算法的学生课堂行为检测技术的原理、方法及应用。
文章将详细介绍算法的设计思路、实现过程以及在实际课堂中的应用效果。
通过对该技术的深入研究，期望为智慧教育提供新的思路和方法，推动教育技术的创新与发展。
2. 相关工作在智慧教育的背景下，学生课堂行为检测作为一个重要的研究方向，近年来得到了广泛的关注。
传统的课堂行为检测方法主要依赖于人工观察和记录，这种方法不仅效率低下，而且容易产生疲劳和主观偏见。
随着计算机视觉技术的发展，基于计算机视觉的课堂行为检测方法逐渐成为研究热点。
YOLOv8是一种基于深度学习的实时目标检测算法，具有较高的检测速度和准确率，已经在图像分类、目标跟踪等领域取得了显著的应用成果。
YOLOv8在处理课堂行为检测任务时，仍存在一定的局限性。
为了提高课堂行为检测的准确率和实时性，本研究将对YOLOv8进行改进，并引入智慧教育的思想。
已有一些研究工作尝试将YOLOv8应用于课堂行为检测。
文献[1]提出了一种基于改进YOLOv4的学生课堂行为检测算法，该算法通过引入注意力机制和数据增强技术，提高了YOLOv4在课堂行为检测中的性能。
文献[2]则提出了一种基于YOLOv5的学生课堂行为检测算法，该算法通过优化网络结构和损失函数，实现了对课堂行为的高效检测。
3. 数据集与预处理本研究使用改进的YOLOv8算法进行学生课堂行为的检测。
为了保证算法的准确性和鲁棒性，我们选择了一个具有代表性的学生课堂行为数据集进行训练和测试。
数据集包含了大量不同场景下的学生课堂行为图像，如听讲、讨论、提问等。
改进YOLOv5s的车辆目标检测研究
改进YOLOv5s的车辆目标检测研究作者：李甜林贵敏余烨楷来源：《时代汽车》2024年第01期摘要：为改善在车辆目标检测中实时性和精确度低的问题，提出一种改进的YOLOv5s算法。
引入CBAM（Channel Attention Module）注意力模块，以增强网络对特征的关注度；将CIoU Loss替换为EIoU Loss提高目标边界框的回归速度和定位精度；新增一个小目标检测头，提高模型对小目标的检测能力。
实验结果显示：改进后的 YOLOv5s算法相较原始算法mAP0.5提高11.4%，mAP0.5：0.95提高了7.3%。
在满足实时性的同时，模型检测精度大幅提升。
关键词：YOLOv5s 目标检测车辆检测注意力机制 EIoU1 引言面对道路拥堵问题，交通管理部门需要有效缓解交通拥堵、提高交通系统的安全性和通行效率。
其中，车辆目标检测技术在交通管理中扮演着重要的角色。
这一技术能够实时检测交通场景中的车辆，为交通管理提供更准确和高效的数据支持。
特别是，高精度和快速的车辆目标检测具有关键意义。
因此，设计实时性和鲁棒性强的车辆目标检测算法对于推动智慧交通、智能驾驶、行人检测、数字化和网络化建设具有重要价值。
目标检测算法在计算机视觉领域扮演着关键角色，主要用于在图像或视频中识别和定位特定目标。
随着深度学习和GPU技术的发展，深度学习目标检测方法日益流行，可以被划分为两种主要结构：一阶段（One-Stage）和两阶段（Two-Stage）[1]。
两阶段算法首先生成候选区域，然后对这些区域进行分类和校准，通常带来更高的准确度。
代表模型有 R-CNN 系列[2]。
相反，一阶段算法在检测过程中无需生成候选区域。
它们直接预测目标的类别和边界框，因此具有更快的检测速度。
著名模型有 SSD [3]、RetinaNet[4]以及 YOLO 系列[5]。
YOLOv5是YOLO系列中的一种模型，兼具快速推理速度和高准确率的优势。
《2024年多尺度特征融合的轻量深度学习目标检测算法研究》范文
《多尺度特征融合的轻量深度学习目标检测算法研究》篇一一、引言随着深度学习技术的快速发展，目标检测在计算机视觉领域的应用日益广泛。
其中，多尺度特征融合的深度学习算法，凭借其在处理不同尺寸目标时的出色性能，成为研究热点。
然而，如何实现在保证准确性的同时降低模型的复杂度与计算成本，以实现轻量化的目标检测算法，成为了研究的重要挑战。
本文就这一课题，进行深入研究，旨在探索出一种有效的多尺度特征融合的轻量深度学习目标检测算法。
二、相关技术概述首先，我们来了解下相关的技术背景。
深度学习算法通过学习大量数据中的模式和规律，进行目标的检测和识别。
在目标检测中，多尺度特征融合技术被广泛应用于处理不同尺寸的目标。
同时，轻量级模型的研究旨在减少模型的复杂度与计算成本，以提高其实时性和适用性。
而轻量深度学习算法的目标则是兼顾模型的性能与复杂度。
三、算法介绍本部分主要介绍多尺度特征融合的轻量深度学习目标检测算法的核心原理与实现过程。
首先，通过设计一个能够同时捕捉多尺度信息的网络结构，将不同层次的特征信息进行融合。
接着，通过轻量级的设计思路，减少网络的复杂度与计算成本。
此外，为了进一步提升模型的性能，我们还引入了其他先进的深度学习技术进行优化。
具体来说，我们的算法包括以下几个步骤：1. 构建一个具有多尺度感知能力的网络结构。
我们通过改进现有的深度学习模型，设计出一个能够同时捕捉不同尺度信息的网络结构。
这样，无论目标的大小如何变化，我们的模型都能有效地进行检测。
2. 特征融合。
我们将不同层次的特征信息进行融合，以充分利用不同层次的特征信息。
这有助于提高模型的性能，尤其是在处理多尺度目标时。
3. 轻量化设计。
我们通过减少网络的复杂度与计算成本，以实现轻量化的目标检测算法。
具体来说，我们采用了一些高效的运算操作和参数优化技术，如卷积分解、模型剪枝等。
4. 引入其他先进的深度学习技术进行优化。
如使用注意力机制提高模型的关注力、使用损失函数调整来提高模型的鲁棒性等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
轻量级变化检测算法
轻量级变化检测算法（Lightweight Change Detection Algorithm）
引言：
随着信息技术的快速发展，数据的变化监测和分析变得越来越重要。
在大数据时代，我们需要能够高效地检测和识别数据中的变化，以便及时采取相应的措施。
轻量级变化检测算法应运而生，它能够快速、准确地检测数据中的变化，并提供及时的反馈和处理。
一、什么是轻量级变化检测算法？
轻量级变化检测算法是一种用于监测和识别数据中变化的算法。
与传统的变化检测算法相比，轻量级变化检测算法具有计算量小、响应速度快、准确性高的特点。
它能够对大规模数据进行实时的变化检测，并能够在变化发生时及时发出警报或采取相应的措施。
1. 数据采样：轻量级变化检测算法通常会对原始数据进行采样，以降低计算复杂度，并提高算法的效率和准确性。
采样方法可以是随机采样、均匀采样或基于特定规则的采样。
2. 特征提取：在数据采样之后，轻量级变化检测算法会对采样数据进行特征提取。
特征提取的目的是将数据转化为具有代表性的特征向量，以便后续的变化检测和分析。
常用的特征提取方法有统计特征提取、频域特征提取和时域特征提取等。
3. 变化检测：在特征提取之后，轻量级变化检测算法会对提取到的特征向量进行变化检测。
变化检测的方法可以是基于阈值的变化检测、基于模型的变化检测或基于机器学习的变化检测等。
根据实际应用场景的不同，选择合适的变化检测方法非常重要。
4. 变化反馈：当轻量级变化检测算法检测到数据中的变化时，它会及时发出警报或采取相应的措施。
警报可以是声音警报、短信警报或邮件警报等，以提醒用户数据发生了变化。
措施可以是自动化的数据修复、数据备份或数据迁移等，以保证数据的完整性和可用性。
三、轻量级变化检测算法的应用领域
1. 金融行业：轻量级变化检测算法可以应用于金融交易数据的监测和分析，以便及时发现异常交易和欺诈行为。
2. 物联网：轻量级变化检测算法可以应用于物联网设备的数据监测和分析，以便及时发现设备故障和异常状态。
3. 网络安全：轻量级变化检测算法可以应用于网络流量的监测和分析，以便及时发现网络攻击和入侵行为。
4. 电力系统：轻量级变化检测算法可以应用于电力系统的数据监测和分析，以便及时发现电网故障和电力质量问题。
四、轻量级变化检测算法的优势和挑战
1. 优势：
- 计算量小：轻量级变化检测算法采用了一系列高效的数据处理和计算方法，能够在较短的时间内完成变化检测任务。
- 响应速度快：轻量级变化检测算法具有较低的延迟，并能够实时监测数据中的变化。
- 准确性高：轻量级变化检测算法通过精细的特征提取和变化检测方法，能够准确地识别数据中的变化。
2. 挑战：
- 数据质量：轻量级变化检测算法对数据的质量要求较高，噪声和异常数据可能会影响变化检测的准确性。
- 参数选择：轻量级变化检测算法通常需要根据具体应用场景选择合适的参数，参数选择的准确性对算法的性能和效果有重要影响。
- 算法复杂性：尽管轻量级变化检测算法的计算量较小，但其设计和实现仍然需要一定的专业知识和技术支持。
五、总结
轻量级变化检测算法是一种用于监测和识别数据中变化的高效算法。
它通过采样、特征提取、变化检测和变化反馈等步骤，能够快速、准确地检测数据中的变化，并及时发出警报或采取相应的措施。
轻量级变化检测算法在金融、物联网、网络安全和电力系统等领域具有广泛的应用前景。
然而，轻量级变化检测算法仍然面临数据质量、参数选择和算法复杂性等挑战。
未来的研究可以进一步改进算法的
准确性和效率，以适应不断增长的数据规模和复杂的应用场景。