面向OCC系统的目标LED阵列检测算法

摘要

针对目前基于深度学习的OCC(Optical Camera Communication)系统目标LED(Light Emitting Diode)阵列检测算法网络结构复杂、参数量大、计算复杂度高的问题，提出了一种基于Effeps-YOLOv11(Effeps-You Only Look Onceversion 11)的LED阵列检测算法。在Effeps-YOLOv11特征提取的主干网中采用轻量型EfficientNetV2网络平衡网络宽度、深度、图像分辨率；使用ECA(Efficient Channel Attention)注意力机制替换原有的复杂注意力模块，简化了网络结构；设计使用轻量级C3PC(C3 Part Convolution)模块，降低计算复杂度；采用Shape＿IoU损失函数提高边界框的定位精度，提升LED阵列的定位准确性，为正确解码提供了先期保障。依托OCC系统实验平台实现数据的采集，建立完成训练所需数据集。实验结果表明，在室外复杂环境下该Effeps-YOLOv11算法能满足OCC系统目标LED阵列检测任务需求。

关键词

可见光相机通信 / LED阵列 / 目标检测 / YOLOv11算法