报告人：赵建伟 副教授， 中国矿业大学（北京）

报告时间：2024年12月27日（周五）晚7:00

报告地点：信电楼210室

联系人：王庆 15110290706

主要内容：

对机器人系统深度分析解剖，基于深度学习的轻量化YOLOv8n番茄采摘机器人案例分析。针对番茄采摘检测基于改进 YOLOv8n 模型的轻量级检测算法，对原有ShuffleNetV2通过改进卷积核，构建了一种SNV2-K5网络并对YOLOv8骨干网络进行替换。此外，引入轻量级卷积技术GSConv替换Neck中的标准卷积，在进一步减轻模型负担的同时保持了准确性，并引入TripletAttention注意力机制，通过融合宽度、高度和通道特征，提升了模型在不同遮挡情况下对番茄检测性能。改进后的模型在复杂场景下鲁棒性较强，满足实时检测和轻量级应用。

报告人简介：

赵建伟，中国矿业大学（北京）机电学院机器人中心主任、副教授，清华大学博士后。曾获常州市“十大科技新锐”称号。专注机器人研究近20年，自主研发100余台机器人，主持国家级课题10余项，横向课题20余项，总经费达1800余万元。发表论文48篇，其中SCI论文15篇（第一作者10篇），主编机器人领域教材3部，拥有国际专利2项，国家发明专利8项。获省部级科技进步奖一等奖1项，独立指导学生获奖百余项。曾担任多项科协评审专家及大赛评委。