YOLO-AMM行为检测算法

实时精度双提升

面向课堂场景的多维特征融合优化算法，显著提升多尺度行为目标的细节捕捉与检测精度。

曹毅 · Cao, Qian

Sensors 2025

参数信息

mAP0.5

3.1 %

mAP0.5-0.95

4.0 %

检测速度（FPS）

169.1 FPS

技术优势

精度更高

自适应高效特征融合模块增强了语义信息融合，提升了细节捕捉能力。

多尺度更强

多尺度感知与融合检测头结合多尺度特征感知、交互和融合机制，显著提升了对不同尺度目标的适应性。

满足实时

检测速度达到 169.1 帧/秒，满足课堂行为实时检测要求。

应用场景

• 智慧课堂行为分析：针对课堂场景优化，实时识别学生行为，为教学评估提供数据。
• 智能教育监控：高精度检测多尺度目标，可部署于监控系统实现自动化管理。
• 边缘计算推理：169.1 FPS 的检测速度满足边缘设备的实时推理需求。