基于YOLOv10n-SOEP-PST的助老机器人目标检测与识别系统详解
引言
随着人口老龄化问题日益严重，助老机器人成为解决老年人照料需求的重要技术手段。机器人的视觉感知能力，特别是目标检测与识别能力，是实现智能跟随和辅助功能的核心基础。本文详细介绍了一种基于YOLOv10n-SOEP-PST的跟随式助老机器人目标检测与识别系统。
相关研究：YOLO系列演进
YOLOv1 至 YOLOv3
YOLOv1将目标检测转化为回归问题，但定位精度不高。YOLOv2引入Anchor Box和BN层，提升了小目标检测效果。YOLOv3采用类FPN的特征融合思想，结合多尺度密集预测和残差结构，显著提高了mAP及小物体检测能力。
YOLOv10n-SOEP-PST模型架构
该模型是在YOLOv10基础上的改进版本，专为助老机器人目标检测任务设计。结合了空间-上下文增强处理(SOEP)和金字塔时空特征融合(PST)技术。
SOEP模块设计
空间-上下文增强处理(SOEP)模块主要解决小目标检测和遮挡识别问题。包含轻量级注意力机制(LAM)和自适应特征融合策略(AFF)。
轻量级注意力机制(LAM)通过通道注意力机制，自适应地增强重要特征通道的响应： [ \text{Attention}(X) = \sigma(f^T(W_gX + b_g)) \odot (W_xX + b_x) ]
自适应特征融合策略(AFF)实现多尺度特征的融合： [ F_{\text{fusion}} = \sum_{i=1}^{N} \alpha_i \cdot F_i ]
PST模块设计
金字塔时空特征融合(PST)模块专门解决遮挡识别问题，通过构建多尺度特征金字塔和上下文信息传递机制。 [ \text{TSAM}(F_t) = \text{Conv}(\text{Concat}([F_t, \text{Context}(F_{t-1}, F_{t+1})])) ]
模型轻量化优化
为满足实时性要求，采用深度可分离卷积(DSC)和通道剪枝技术。 DSC计算公式： [ \text{DSC}(X) = \text{Pointwise}(\text{Depthwise}(X)) ]
实验结果与分析
数据集与指标
构建了专门针对助老场景的数据集，包含5000张图像，涵盖室内外多种场景。评估指标包括[email protected]、F1分数和FPS。
消融实验
| 模型版本 | [email protected] | F1分数 | FPS |
|---|---|---|---|
| 基线YOLOv10n | 0.821 | 0.838 | 52.3 |
| +LAM | 0.843 | 0.859 | 51.7 |
| +AFF | 0.859 | 0.876 | 51.2 |
| +TSAM | 0.876 | 0.891 | 50.8 |
| 完整模型 | 0.892 | 0.907 | 45.0 |
结果表明，SOEP和PST模块有效提升了检测性能。
对比实验
与YOLOv5n、YOLOv7-tiny、YOLOv8n等主流算法对比，YOLOv10n-SOEP-PST在[email protected]和F1分数上均优于其他算法，证明了其在助老场景下的优势。
鲁棒性测试
在不同光照（正常、低光、逆光）和遮挡条件下进行测试。模型在低光照和部分遮挡条件下仍保持较高水平，证明了对环境变化的鲁棒性。
实际应用与部署
动态阈值调整
采用动态阈值调整策略，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) ]
