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公开(公告)号:CN118658047A
公开(公告)日:2024-09-17
申请号:CN202411143367.9
申请日:2024-08-20
Applicant: 成都唐源电气股份有限公司
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N5/04
Abstract: 本发明提供一种基于改进YOLOv8模型的小目标检测方法,属于图像识别技术领域,解决现有轻飘物检测中的局限性问题;方法包括:获取铁路沿线图像数据集并进行标注与预处理,得到训练集和验证集;构建基于小目标图像识别的检测模型,利用训练集进行迭代训练,得到目标检测模型;基于小目标图像识别的检测模型包括YOLOv8模型、Small‑Branch网络模块分支、用于训练的3x3卷积核一与1x1卷积核相并联的卷积层、用于推理检测的3x3卷积核二;利用目标检测模型对待检测目标进行检测,并输出轻飘物位置信息与类别预测结果;本发明增强了模型对小目标轻飘物的检测能力,提高了整体检测效果和识别准确性。