基于 FACV-YOLOv10 模型的油田作业人员异常行为检测

来源：机械与电子杂志2025年第10期北京时间：

作者：吴攀超;王佳硕;王婷婷

单位：东北石油大学电气信息工程学院,黑龙江 大庆 163318

摘要：为解决油田作业现场因操作不规范导致的安全事故频发问题,提出一种改进的 YOLOv10 模型( FACV-YOLOv10 )。针对油田监控中目标尺度变化大、背景复杂等问题,采用 Focaler-CIoU 替代传统损失函数,提升了对小目标的检测能力;结合 AdditiveBlock 和 ConvGLU 优化骨干网络,实现轻量化的同时增强特征提取效果;此外,使用 VoV-GSCSP 和 GSConv 替换 Neck 中的 C2f 和 Conv ,提升了网络对多尺度目标的检测精度,并增强了其在复杂场景中的鲁棒性。在自建油田数据集上进行模型验证, mAP@50 和 mAP@50∶95 分别达到 92.7% 和 67.2% ,在夜间巡检和恶劣天气等复杂工况下仍保持稳定性能,展现出良好的应用价值。

关键词：YOLOv10 ;小目标检测;损失函数;模型轻量化;AdditiveBlock-CGLU

基金资助：国家自然科学基金资助项目( 52474036 )