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基于改进YOLOv8n的通信终端识别算法
所屬分類：技术论文
上傳者：wwei
文檔大小：7378 K
標簽：通信终端识别 YOLOv8n 复杂电磁环境
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文檔介紹：针对复杂电磁环境下信号干扰引起的通信设备终端识别精度下降这一问题，提出一种基于改进YOLOv8n的通信设备终端识别算法EMI-YOLO。首先，针对干扰信号对目标信号造成遮挡干扰问题，通过将深度卷积、逐点卷积和ECA(Efficient Channel Attention)注意力机制相融合，提出C2fCE模块以增加模型感受野；其次，在主干网络的末端嵌入部分自注意力机制，提高模型对信号特征的学习能力；再次，采用五种数据增强策略对数据集进行有效扩充。实验结果表明，在训练集上，EMI-YOLO模型相比YOLOv8n模型mAP50-95提升7.4%，模型参数量减小0.4M；在测试集上，相比3个对比算法，EMIYOLO模型对六个手机型号的识别准确率分别平均提高42.3%、52%、53.4%、50.4%、34%和39.7%。因此，EMIYOLO模型在复杂电磁环境下具有较强的抗干扰能力和鲁棒性。
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