改进YOLOv11n的水面垃圾检测算法

来源：电子测量技术杂志2026年第9期北京时间：

作者：王海群，谢伟民，晁帅，于海峰

单位：1.华北理工大学电气工程学院 唐山 063200; 2.华北理工大学招生就业处 唐山 063200

摘要：为应对水波干扰、光线反射及漂浮物遮挡等复杂水面背景下目标检测精度下降的问题，提出一种改进YOLOv11n的水面垃圾检测算法。首先，利用FCM模块对C3k2中的Bottleneck进行重新设计，构建C3k2-FCM模块，缓解下采样过程中物体空间位置信息丢失的问题；其次，引入具有不同膨胀率的共享卷积层并结合空间与通道协同注意力机制SCSA，构建FPSC-SCSA模块取代SPPF，增加对关键区域的关注能力，减少关键信息的丢失；再次，将颈部聚合网络替换为多尺度特征融合网络并嵌入U-Net V2的SDI模块构建BIFPN-V2S模块，扩展模型感受野并强化全局上下文信息交互能力；最后，构建SGSV-IoU损失函数，提高模型对边界形状和细节的刻画精度，优化对不规则漂浮物的定位效果。实验结果表明：改进后的YOLOv11n算法在自建水面垃圾数据集上相较原算法mAP50提高了2.8%，参数量和计算量分别减少了0.81 M和0.1 GFLOPs,证明了改进算法的有效性。

关键词：水面垃圾;YOLOv11n;损失函数;SCSA注意力机制;共享卷积层;多尺度特征融合

基金资助：河北省自然科学基金（D2024209006）、河北省教育厅科学研究项目（QN2024147）资助