【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