“针对复杂水环境中漂浮物检测难题，研究团队提出基于YOLOv8n的轻量化高效检测方法，在主干网络及颈部深层设计融合重参数化卷积（RepConv）的多尺度自适应上下文聚合模块MAC-ELAN（Multi-scale Adaptive Context Enhanced Layer Aggregation Network），通过跨层特征融合与上下文增强提升复杂背景下的特征判别能力，并利用结构重参数化兼顾检测精度与计算效率，仅增加1.13M参数便使检测精度提升超4%，为水域智能监测体系建设奠定了基础。”