基于改进YOLOv11的家用燃气表读数自动检测方法
王硕
蒋力畅
沈栩同
孙敏
苏州城市学院 江苏苏州 215104
摘要：为解决传统燃气表检测和读数效率低、精度差的问题,文章提出了一种基于改进YOLOv11的家用燃气表读数自动检测方法.该方法通过引入混合局部通道注意力机制(mixed local channel attention,MLCA)增强模型对重要信息的关注度,采用多分支卷积(inception depthwise convolution,IDC)提升模型的多尺度特征提取能力并降低计算复杂度,并基于自适应阈值焦点损失(adaptive threshold focal loss,ATFL)改进损失函数以提高模型在类别不平衡情况下的整体性能.从实验结果可知,经过改进后得到的模型准确率、召回率、平均精度等各项指标均比基准模型提高2％、1.5％、4.7％,推理速度比基准模型快18.51帧/s.该方法在实际应用中准确度高、速度快,具有较好的应用前景.
关键词：YOLOv11目标检测燃气表读数注意力机制
资助基金：江苏省高等学校大学生创新创业训练项目(202413983101Y)
论文发表日期：2026-03-25
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 71-76 )