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题名基于YOLOv8-OCR的井下人员检测算法
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作者
倪云峰
霍洁
侯颖
王静
郭苹
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机构
西安科技大学通信与信息工程学院
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出处
《无线电工程》
2024年第8期1847-1853,共7页
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基金
国家自然科学基金(61701393)
陕西省教育厅科学研究计划项目(19JK0528,19JK0531)。
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文摘
为提高井下昏暗环境的目标检测性能,将行人属性应用到井下,将反光号码牌贴在安全帽和工作服上作为属性进行识别。针对井下小目标检测率低的缺点,提出了一种将YOLOv8检测算法与光学字符识别(Optical Character Recognation, OCR)技术相结合的方法。通过添加卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module, CBAM),提高了网络对不同尺度的特征提取能力;将YOLOv8中的CBS模块改进为CBF模块,提高了目标的识别准确率;对检测到的反光号码牌区域用OCR技术对区域内数字进行识别,进一步提高了模型的检测精度。实验结果表明,提出的方法在自建数据集上获得了93.2%的识别准确率和每张24.4 ms的检测速度,相比YOLOv8模型有着更高的准确率,能够有效地应对井下环境中的光照变化和干扰因素并且满足实时检测的要求。
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关键词
目标检测
YOLOv8
光学字符识别
反光号码牌
注意力机制
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Keywords
target detection
YOLOv8
OCR
reflective number plate
attention mechanism
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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