基于GhostNet轻量化YOLOv7的电商仓储异常行为实时检测技术研究

《Journal of Cyber Security and Mobility》：Analysis of E-Commerce Security Protection Technology Based on YOLO Algorithm Optimized by Lightweight Neural Network

本研究针对电商仓储安全管理中异常行为检测的实时性需求，创新性地将GhostNet轻量化模块与YOLOv7目标检测算法相结合。通过引入Ghost Module和深度可分离卷积（DSC）优化模型结构，在Awake数据集上达到83.2%的检测精度和76.5%召回率，推理速度达67.5 FPS。该技术为复杂环境下的仓储监控提供了高效可靠的解决方案，显著提升电商物流安全防护水平。

　　

随着电商行业的迅猛发展，仓储物流环节的安全管理已成为影响企业经济效益的关键因素。复杂的仓库环境中，人员异常行为（如违规搬运、物品窃取等）不仅导致直接经济损失，更会严重影响企业运营效率。传统监控系统依赖人工巡查，难以实现全天候精准预警，而现有基于深度学习的检测模型往往存在计算复杂度高、实时性差等问题，无法满足实际场景需求。

为解决这一技术瓶颈，福州工商学院陈娥香团队在《Journal of Cyber Security and Mobility》发表研究，提出一种基于GhostNet优化的YOLOv7轻量化检测模型。该研究通过重构特征提取模块，在保持检测精度的同时大幅提升推理速度，为电商仓储安全防护提供了创新性技术方案。

研究采用多模块协同优化的技术路径：首先在YOLOv7骨干网络中引入Ghost Module替代标准卷积层，通过线性变换生成特征图将计算复杂度降至1/s；其次采用深度可分离卷积（DSC）分解传统卷积操作，使参数量减少至传统模型的27.4%；最后优化损失函数结构，引入角度成本（angle cost）、距离成本（distance cost）和形状成本（shape cost）的多任务协同机制，使训练收敛轮次减少43%。实验使用Awake数据集和自建仓储视频数据集，通过五折交叉验证确保模型稳定性。

3.1 基于GhostNet改进YOLOv7模型的性能分析

模型在训练集和测试集的平均精度（AP）分别达到86.8%和83.2%，显著优于Faster R-CNN（74.8%）、YOLOv5（69.1%）等对比模型。当Ghost Module线性变换次数s=4时，参数量降至14.2M，计算量（FLOPs）为22.8G，帧率达到67.5 FPS。损失函数平衡参数组合（α=0.2, γ=1.5, θ=0.6）使召回率提升至80.5%，验证了多损失项联合优化的必要性。

3.2 电商安全防护实例分析

在1920×1080分辨率视频测试中，模型对正常行为、已知异常行为（如包裹异常位移）和未知异常行为（突发争吵）的检测精度分别达88.21%、86.98%和88.72%。PR曲线下面积（AUC-PR）为0.78，F1值达0.86。在多模态传感测试中，可见光、红外和激光雷达场景的mAP@0.5分别为94.3%、88.6%和82.9%，在低照度（<30 lux）环境下仍保持0.823的AUC-ROC值。

研究结果表明，GhostNet-YOLOv7模型通过轻量化设计实现了精度与效率的平衡，其MAE（平均绝对误差）低至0.0023，意味着预测框位置偏差≤3像素。该技术突破传统检测模型的计算瓶颈，为边缘计算设备部署提供了可行性，特别是在应对动态遮挡、光照变化等复杂场景时表现出强鲁棒性。但研究也指出模型在货物堆叠率>60%的密集遮挡场景中，召回率会下降至63.1%，这为后续研究指明了改进方向。

这项工作的创新性在于将计算机视觉前沿算法与电商安全实际需求深度结合，不仅提出了一种高效的异常行为检测框架，更通过系统的实验验证为轻量化目标检测技术在物联网环境下的应用提供了重要参考。随着5G和边缘计算技术的发展，这种低功耗、高效率的检测模型有望在智能仓储、智慧物流等领域发挥更大价值。