نظرًا لكبير الحجم والكفاءة المنخفضة وصعوبة نشر نموذج الكشف عن السفن متعددة الطيف والأشعة تحت الحمراء على الأجهزة المضمنة ، فإننا نقدم في هذا البحث نموذج كشف خفيف الوزن YOLOv8n-MFLW لتحديد السفن متعددة الطيف والأشعة تحت الحمراء. أولاً، قمنا باستبدال الشبكة الأساسية بشبكة HGNetv2 خفيفة الوزن ، وقمنا بإعادة بناء الكتلة HGBlock والوحدة C2f بناءً على تكرار الاستخلاص للبيانات العالمية ، مما يقلل من كمية المعلمات للنموذج وفي الوقت نفسه يحافظ على قدرة النموذج على استخراج ودمج الميزات. ثانيًا، قدمنا خوارزمية قص La-Depgraph لتنظيم هيكل النموذج بشكل شاق ، مما يقلل بشكل كبير من كمية المعلمات للنموذج. أخيرًا، نعتمد استراتيجية تعلم تقطير المعرفة لتعويض فقدان الدقة الناجم عن التقليم ورفع أداء الكشف للنموذج. أظهرت النتائج التجريبية أن دقة الكشف لنموذج قرصان السفن متعددة الطيف والأشعة تحت الحمراء YOLOv8n-MFLW المحسن يمكن أن تصل إلى 96,4٪ ، مما يرفع 1,2٪ ، وكتلة المعلمات للنموذج الحسن وحسابه الحجم واستخدام الذاكرة هي فقط 0,9 ميجابايت ، 3,5 جيجافلوبس و 2,3 ميجابايت على التوالي ، مما يقلل بنسبة 88,1٪ و 81,2٪ و 82,8٪. لذلك ، فإن النموذج الذي نقترحه يتمتع بحجم صغير ودقة عالية ، وله أداء كشف أفضل ، ويمكن أن يتولى مهمة كشف السفن في البيئات المعقدة بشكل مقنع.

السفن الحربية بالأشعة تحت الحمراء ؛ كشف الأهداف متعددة الطيف ؛ خفيف الوزن ؛ تقنية النقص للنماذج ؛ تقنية تكرار الاستخلاص للمعرفة