【摘要】为了提高月面障碍物检测的效率和准确性，提出了一种基于YOLOv8改进的轻量化陨石坑和月面岩石检测算法FSG-YOLO。首先，采用FasterNet作为主干网络，提升模型对于陨石坑和月面岩石的特征提取能力，同时减少模型参数量和计算量，提升检测速度；然后，引入Si-mAM注意力机制模块，在不增加原始网络参数的同时提高模型的特征融合能力；最后，采用GIoU作为模型的损失函数，提高模型的识别准确率。实验结果表明：相较于原模型，FSG-YO-LO在自建月面障碍物数据集上的平均精度均值提升了4.0%，模型参数量减少了41.86%，计算量减少了38.27%，检测速度提高了19.99%。算法能够平衡精度和轻量化的需求，能有效适用于复杂空间环境下月面障碍物的检测。
【关键词】月面障碍物检测；YOLOv8；轻量化；注意力机制；GIoU
【作者】汤子旋，张伟，李俊麟，陈思宇，徐岩松，刘然
