基于YOLOv10n-SOEP-PST的助老机器人目标检测系统详解

为了验证模型的有效性，我们构建了一个专门针对助老场景的数据集。该数据集包含 5000 张图像，涵盖室内外多种场景，包括正常光照、低光照、强光逆光等不同光照条件，以及部分遮挡、完全遮挡等复杂情况。数据集中标注了老年人目标的位置和类别信息，包括站立、行走、坐姿、跌倒等姿态类别。

我们采用 [email protected]（IoU 阈值为 0.5 时的平均精度均值）和 F1 分数作为主要评估指标，同时测量模型在不同硬件平台上的推理速度（FPS）。

消融实验

为了验证各改进模块的有效性，我们在自建数据集上进行了一系列消融实验，结果如表 1 所示：

从消融实验结果可以看出：

1. 轻量级注意力机制 (LAM) 将 [email protected] 提高了 2.2 个百分点，证明注意力机制能有效增强对小目标的特征提取能力。
2. 自适应特征融合策略 (AFF) 进一步将 [email protected] 提高了 1.6 个百分点，说明多尺度特征自适应融合对提升整体检测性能有显著作用。
3. 时空注意力机制 (TSAM) 将 [email protected] 提高了 1.7 个百分点，验证了时序上下文信息对遮挡识别的重要性。
4. 深度可分离卷积 (DSC) 虽然略微降低了检测精度，但显著提高了推理速度，实现了精度与速度的较好平衡。
5. 完整模型综合了所有改进模块，在 [email protected] 和 F1 分数上均达到最优值。

对比实验

我们将改进后的模型与当前主流的目标检测算法进行了对比实验，结果如表 2 所示：

结果显示，YOLOv10n-SOEP-PST 在 [email protected] 和 F1 分数上均优于其他算法，且在精度和速度之间取得了较好的平衡。

实际应用与部署

动态阈值调整

在实际应用中，我们采用了动态阈值调整策略，根据环境条件和检测目标的状态自适应调整置信度阈值：

$$\text{threshold}(t) = \text{base_threshold} + \alpha \cdot \text{light_level}(t) + \beta \cdot \text{occlusion_level}(t)$$

在动态阈值调整策略下，模型在不同场景下的平均检测性能比固定阈值策略提升了 12.3%，特别是在复杂环境下提升更为明显。

系统优化策略

为解决计算复杂度和功耗问题，我们采用了以下优化策略：

1. 模型量化：将模型参数从 FP32 量化为 INT8，减少计算量和内存占用。
2. 分辨率自适应：根据机器人运动状态和计算资源，动态调整输入图像分辨率。
3. 硬件加速：利用机器人平台上的 GPU 或 NPU 进行硬件加速。

经过这些优化，模型在实际机器人平台上的推理速度达到 45 FPS，功耗控制在 15W 以内，满足了长时间稳定运行的需求。

代码实现片段

以下是图像预处理的核心逻辑，展示了如何适配模型输入尺寸并进行归一化：

def preprocess_image(image):
    # 调整图像大小至模型输入尺寸
    resized = cv2.resize(image, (640, 640))
    # 归一化处理
    normalized = resized / 255.0
    # 通道转换 (HWC to CHW)
    transposed = np.transpose(normalized, (2, 0, 1))
    # 添加 batch 维度
    batched = np.expand_dims(transposed, axis=0)
    return batched.astype(np.float32)

这个预处理流程看似简单，但每一步都有其科学依据。调整图像大小是为了匹配模型的输入尺寸，归一化能够加速模型收敛，通道转换则是深度学习框架的常见要求。在实际应用中，我们还增加了自适应直方图均衡化处理，以应对光照变化较大的场景。

结论与展望

本文提出了一种基于 YOLOv10n-SOEP-PST 的跟随式助老机器人目标检测与识别系统，通过设计特征增强模块和多尺度上下文信息融合模块，有效解决了小目标检测和遮挡识别问题，同时采用模型轻量化优化策略满足了实时性要求。实验结果表明，改进的 YOLOv10n 算法在自建数据集上达到了 0.892 的 [email protected] 和 0.907 的 F1 分数，推理速度为 45 FPS，相比基线模型有显著提升。

未来，我们将从以下几个方面进一步研究和改进：

1. 多模态融合：结合 RGB 图像、深度信息和红外图像等多模态数据，进一步提高模型在不同光照和遮挡条件下的鲁棒性。
2. 行为理解：在目标检测的基础上，引入行为识别模块，实现对老年人异常行为的实时监测，如跌倒检测等。
3. 自适应学习：设计在线学习机制，使模型能够根据实际应用场景不断优化，适应不同环境和用户的需求。
4. 轻量化优化：进一步探索模型压缩技术，如知识蒸馏、神经网络架构搜索等，在保持高检测精度的同时，进一步降低模型复杂度和计算量。

总之，基于 YOLOv10n-SOEP-PST 的跟随式助老机器人目标检测与识别系统为智能养老服务提供了可靠的技术支持，未来将在实际应用中发挥越来越重要的作用。