基于改進YOLO算法地鐵異物檢測

摘要： 對于地鐵站臺和列車間縫隙之間異物入侵造成的安全防護，以及現(xiàn)有深度學習算法低光照下檢測精度低，空間位置精度和小目標檢測準確性不足等問題，提出一種改進YOLOv10地鐵縫隙異物檢測的深度學習方法SSS-YOLO,用于地鐵縫隙中異物的監(jiān)測，該方法首先通過SCINet構建了一個權重共享的光照學習過程，用于改善地鐵縫隙暗環(huán)境下的圖像質量問題，考慮到不同尺度部分特征權重，SSS-YOLO模... （共8頁）