深度分析
低頻聲學攻擊揭露相機機械共振漏洞：對 YOLOv11 影像偽影的實驗研究
本研究探討低頻（<20 kHz）聲波對商用相機的機械共振效應，證實此類聲學干擾能破壞影像穩定機制，導致 YOLOv11 等物件偵測模型出現誤判、遺漏或虛假偵測。實驗以不同頻率掃描找出 20‑30 Hz 與 155‑180 Hz 為高危共振頻段，偵測率下降近 10%。
深度分析
本研究探討低頻（<20 kHz）聲波對商用相機的機械共振效應，證實此類聲學干擾能破壞影像穩定機制，導致 YOLOv11 等物件偵測模型出現誤判、遺漏或虛假偵測。實驗以不同頻率掃描找出 20‑30 Hz 與 155‑180 Hz 為高危共振頻段，偵測率下降近 10%。
深度分析
隨著真實影像標註成本高，研究提出 SDQM 指標以量化合成資料於目標偵測的效用。該指標結合像素、空間、頻率與特徵層面的分布差異，並以非參數統計與自動化模型衡量可分離性與聚類性。實驗顯示 SDQM 與 YOLOv11 的 mAP50 相關係數高達 0.87，能在不完整訓練下預測模型表現，提升開發效率。