中国安全科学学报

作者：刘光伟, 张浩博, 雷健, 黄云龙, 任崇辉

单位：辽宁工程技术大学 矿业学院,辽宁 阜新 123000

关键词：露天矿,无人矿卡,障碍物检测,超级令牌注意力机制(STA),YOLOv8

基金：国家自然科学基金资助(52374123); 辽宁省教育厅基本科研项目(LJ212510147033)

为准确检测到露天矿无人矿卡行驶途中的障碍物,提出一种改进YOLOv8的障碍物检测模型。首先,通过引入超级令牌注意力机制(STA),解决传统注意力机制存在的冗余计算与全局建模不足的问题,增强对小目标和遮挡目标的特征表达能力;其次,设计颈部网络结构,融合高低层级特征,进一步提升小目标的定位精度;然后,构建复合损失函数,平衡边界框回归精度与鲁棒性,以适应露天矿障碍物的多样形态;最后,利用自建数据集对比验证改进模型的有效性。结果表明:改进后的模型精度、召回率、交并比(IoU)阈值为0.5时的平均精度均值(mAP@50)分别为86.2%、78.9%、83.1%,较YOLOv8分别提升10.3%、19.4%、18.0%;改进模型在检测精度、召回率和计算复杂度方面均展现出优势。

来源：2025年第11期

《中国安全科学学报》期刊编辑部

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