农业机械学报

作者：刘玲，马晓艳，孙天玥，申孝军，刘冬梅，苏昌发

单位：天津农学院,天津农学院,天津农学院,天津农学院,天津市蓟州区水务局,天津市蓟州区水务局,

关键词：河道巡查;“四乱”;小目标检测;YOLO v8n;深度学习

基金：天津市人社局项目+团队重点培养专项(XB202016)

针对河道“四乱”检测图像中目标尺寸小、河道背景复杂等造成目标难以识别等问题，提出一种YOLO v8n-SPE-SL（Small SPD-Conv-ECA SiLuan）模型，旨在实现河道“四乱”目标的快速精准识别。通过增加小目标检测层，显著提升模型对小尺度目标的特征提取能力；通过引入SPD-Conv模块替换原模型中步长为2的部分卷积，减少细节信息的损失；通过在部分C2f模块当中加入ECA（Efficient channel attention）注意力机制，显著提高模型在复杂背景下的目标识别能力。在此基础上设计了河道“四乱”巡查系统。基于构建的数据集对改进模型进行实验对比，结果表明，YOLO v8n-SPE-SL模型的精确率、召回率和平均精度均值分别达到96.3%、91.9%和95.7%，与YOLO v8n模型相比，分别提升1、2.5、1.6个百分点；其中引入小目标检测层使mAP@50提升0.7个百分点，引入SPD-Conv模块使误检率降低23.6%，引入ECA机制将mAP@50-95提高2.7个百分点。巡查系统可用于实现“四乱”目标的精准识别与展示，助力幸福河湖建设。

来源：2025年第8期

《农业机械学报》期刊编辑部

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