【摘 要】
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针对现有工业指示灯检测算法存在检测速度较慢、精度不高等问题，提出了一种基于YOLOv7-tiny算法改进的轻量化检测模型，引入CBAM注意力模块强化模型目标识别能力，同时为提高边界框损失的拟合效果，改进回归框损失函数为基于动态非单调聚焦的Wise-IoU，确保该网络在保证检测速度的前提下，能够实现对设备状态灯的高效准确检测。最后，基于Segment Anything Model的AnyLabeli
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针对现有工业指示灯检测算法存在检测速度较慢、精度不高等问题，提出了一种基于YOLOv7-tiny算法改进的轻量化检测模型，引入CBAM注意力模块强化模型目标识别能力，同时为提高边界框损失的拟合效果，改进回归框损失函数为基于动态非单调聚焦的Wise-IoU，确保该网络在保证检测速度的前提下，能够实现对设备状态灯的高效准确检测。最后，基于Segment Anything Model的AnyLabeling标签工具制作的数据集进行实验，得到改进算法在测试集上准确率（Precision,P）达到99.5%，召回率（Recall,R）达到99.3%，单张图片检测速度达到15.7 ms/张，验证了提出算法在检测精度和速度方面的优越性，有助于提高设备监控的自动化程度。
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