基于改进的YOLOv8算法的二维码和条形码检测方法

基于改进的YOLOv8算法的二维码和条形码检测方法是一种高效的图像处理技术,旨在快速准确地识别和定位图像中的二维码和条形码。改进的YOLOv8是一种实时目标检测系统,有着快速、准确和高效的特点。首先,通过预处理图像来提高二维码和条形码的可识别性,例如调整对比度和亮度。接着,对处理过的图像进行分析,以便快速定位图像中的二维码和条形码。改进的YOLOv8算法的一个关键特点是其使用了深度学习技术,这使得算法能够在各种条件下有效地识别和检测目标,不仅能处理标准形状和尺寸的二维码和条形码,还能识别被部分遮挡或处于不利角度的码。此外,算法的实时处理能力使其非常适合需要快速响应的应用场景,如零售业的快速结账和物流行业的包裹跟踪。总的来说,基于改进的YOLOv8算法的二维码和条形码检测方法提供了一种高效、灵活且可靠的解决方案,适用于多种商业和工业应用。

基于改进YOLOv8的景区行人检测算法

针对当前景区行人检测具有检测精度低、算法参数量大和现有公开数据集在小目标检测上存在限制等问题,创建TAPDataset行人检测数据集,弥补现有数据集在小目标检测方面的不足,并基于YOLOv8算法,构建一种检测精度高、硬件要求低的新模型YOLOv8-L。首先引入Depth Sep Conv轻量化卷积模块,降低模型的参数量和计算量。其次采用BiF orm er注意力机制和上采样算子CARAFE,加强模型对图像的语义理解和信息融合能力,提升模型的检测精度。最后增加一层小目标检测层来提取更多的浅层特征,从而有效地改善模型对小目标的检测性能。在TAPDataset、VOC 2007及TAP+VOC数据集上的实验结果表明,与YOLOv8相比,在FPS基本不变的情况下,在TAPDataset数据集上,模型的参数量减少了18.06%,mAP@0.5提高了5.51%,mAP@0.5∶0.95提高了6.03%;在VOC 2007数据集上,模型的参数量减少了13.6%,mAP@0.5提高了3.96%,mAP@0.5∶0.95提高了6.39%;在TAP+VOC数据集上,模型的参数量减少了14.02%,mAP@0.5提高了4.49%,mAP@0.5∶0.95提高了5.68%。改进算法具有更强的泛化性能,能够更好地适用于景区行人检测任务。

改进YOLOv8的航拍图像小目标检测算法

针对在航拍图像检测任务中,物体和整体图像尺寸都比较小,尺度特征不一和细节信息不清晰,会造成漏检和误检等问题,提出了一种改进小目标检测算法CA-YOLOv8。设计了一种通道特征部分卷积模块CFPConv(chan-nel feature partial convolution),基于此重新构造了C2f中的Bottleneck结构,命名为CFP_C2f,从而替换YOLOv8头部和颈部的部分C2f模块,增强有效通道特征权值,提升多尺度细节特征的获取能力。嵌入一种用以提升上下文聚合能力的模块CAM(context aggregated module),优化特征通道的响应,强化对深层特征的细节感知能力。添加NWD损失函数,将其与CIoU结合作为定位回归损失函数,降低位置偏差的敏感性。充分运用多重注意力机制的优势,把原有检测头替换为DyHead(dynamic head)。在VisDrone2019数据集的实验中,改进的算法较YOLOv8s原模型参数量降低了33.3%,检测精度mAP50值和mAP50:95分别提升了8.7和5.7个百分点,表现出良好的性能,验证了其有效性。

基于YOLOv8的无人机图像目标检测算法

在无人机(UAV)目标检测任务中,存在因检测目标尺度小、检测图像背景复杂等原因导致的漏检、误检问题。针对上述问题,提出改进YOLOv8s的无人机图像目标检测算法。首先,针对无人机拍摄目标普遍为小目标的应用场景,减少算法骨干网络(Backbone)层数,增大待检测特征图尺寸,使得网络模型更专注于微小目标;其次,针对数据集普遍存在一定数量低质量示例影响训练效果的问题,引入Wise-Io U损失函数,增强数据集训练效果;再次,通过引入上下文增强模块,获得小目标在不同感受野下的特征信息,改善算法在复杂环境下对小目标的定位和分类效果;最后,设计空间-通道滤波模块,增强卷积过程中目标的特征信息,滤除无用的干扰信息,改善卷积过程中部分微小目标特征信息被淹没、丢失的现象。在Vis Drone2019数据集上的实验结果表明,该算法的平均检测精度(m AP@0.5)达到45.4%,相较于原始YOLOv8s算法提高7.3个百分点,参数量减少26.13%。在相同实验条件下,相比其他常见小目标检测算法,检测精度和检测速度也有一定提升。

基于改进YOLOv8的交通标志检测算法

目前交通标志检测在自动驾驶和辅助驾驶等智能驾驶中扮演着重要的角色,其性能的好坏影响着车辆行驶的安全。针对交通标志图像背景复杂和检测目标小等问题,提出了一种基于改进YOLOv8的交通标志检测算法。首先使用全局注意力模块,通过引入空间注意力和通道注意力机制,对输入特征图进行全局关注,有效捕捉输入特征图的全局上下文信息,对特征图在通道和空间维度上进行加权,使模型能够更加关注图像中的交通标志,避免干扰信息的影响,提高网络检测精度;其次引入幻影卷积替换原网络中的普通卷积,减小网络模型体积的同时提高模型的检测速度;最后增加一个小目标检测层,保留特征图更多浅层细节信息,提高网络对小尺寸交通标志的检测能力。实验结果表明,改进后的算法在精确率、召回率和平均精确率上相比于原算法分别提升2.6%、1.1%和1.5%,检测速度满足实时性要求。

基于改进Yolov8的交通标志检测算法

针对在自动驾驶行驶中交通标志背景复杂和检测目标小等问题,设计了一种基于yolov8改进的交通标志识别算法。首先在yolov8的DarkNet53中使用动态蛇形卷积,通过引入动态蛇形卷积自适应调整卷积核形状和大小,可以更好地适应小目标尺寸,从而提高准确性,而且可通过目标形状的和轮廓,局部调整卷积核,使在卷积过程中更加关注目标特征,计算复杂度降低,提高检测精度;其次引入局部敏感卷积(LSKA)对SPPF进行改进,通过金字塔池化和频率金字塔来获得多尺度和多频率的特征表示,再利用LSKA来提取局部位置不变性,让其具有更好的鲁棒性和精度,提高网络对交通标志识别的准确性。实验结果表明,改进后的算法在精确率、召回率、平均精确率上相比原算法分别提升2.8%、2.7%、3.3%,检测速度满足实时性要求。

基于注意力机制YOLOV8-EB的草莓病虫害检测算法研究

为了解决在自然环境下草莓病虫害图像中,由于病虫害种类繁多、小目标特征相似及叶片遮挡等技术问题导致的检测困难和精度差异,提出名为YOLOv8-EB的害虫检测识别模型,引入一维卷积替换MLP操作,同时采用5×5卷积替换Focus操作,来增强提取害虫特征的能力。围绕公开数据集及自行拍摄标注、分类综合后的草莓病虫害数据集进行了实验。结果表明,针对常见草莓病虫害情况下的YOLOv8-EB检测模型,其平均精度值比所有常见模型高出2个百分点。这一创新旨在提升草莓病虫害图像的检测和识别能力,为草莓种植业的相关人员及时进行病虫害的防治工作带来便利条件。

基于改进YOLOv8的煤矿火灾检测算法

为了解决煤矿火灾检测算法模型参数量较大、推理交互时间较长、错检和漏检率较高等问题,提出了一种YOLOv8-VPC深度学习模型的煤矿火灾检测算法。用VanillaNet替换主干网络,降低模型的复杂度,减小模型的计算量;加入ParNet机制,降低计算复杂度;在Neck区域加入上采样操作CARAFE,提高融合特征的质量,提高检测性能;提出GIoU为损失函数,加入了一个ground truth和预测框,提升了预测框和检测的准确率。为了验证算法的可行性,选取收集到的火灾烟雾数据集,进行训练和验证。结果表明:对比YOLOv8n模型,YOLOv8-VPC算法的平均精度均值(mAP)@0.5提高了13.9%,参数量保持不变,且对物体的检测效果更好。

基于改进YOLOv8算法的垂钓活动监测方法

为实现对灌区垂钓活动的智能化精准识别,提出一种基于改进YOLOv8算法的垂钓活动监测方法。该方法在YOLOv8的骨干网络中添加多尺度特征融合模块(Conv-M),用来学习来自不同卷积层(Conv)的特征,同时利用自学习的权重系数对特征进行加权融合,增强网络对垂钓活动的特征提取能力。通过训练网络得到垂钓活动监测模型,实现对视频图像数据中的垂钓活动进行检测和识别。该方法相较于YOLOv8方法的查准率提高了1.1%,查全率提高了1.4%,平均识别精度提高了0.9%。研究成果可提高灌区垂钓活动监管的智能化水平。

基于改进YOLOv8的遥感图像飞机目标检测研究

为解决遥感图像飞机目标检测时易出现检测精度低与漏检误检等问题,提出了一种基于YOLOv8算法的遥感图像飞机目标检测改进算法。首先,将坐标注意力机制模块嵌入卷积模块中,使其能提取复杂背景下的飞机小目标;然后,优化了检测头,去除了大的目标检测头,在提升小目标检测能力的同时减少算法的计算量;最后,使用WIoU作为改进的损失函数,以提高检测精度。实验表明,改进的YOLOv8算法能够有效提高飞机检测精度,可适用于遥感图像的飞机目标检测。

基于轻量化YOLOv8的安全帽检测

安全帽检测是一项具有重要应用价值的计算机视觉任务,涉及建筑工地、矿山、电力等多个领域的安全管理。然而,安全帽检测也面临着诸多挑战,如目标尺寸和长宽比的巨大变化、目标速度的快速变化、目标遮挡和背景干扰等。为了解决这些问题,提出了一种基于轻量化YOLOv8算法的安全帽检测方法,利用YOLOv8的高速和高精度特点,结合安全帽的特征,实现了对安全帽的有效检测。

融合注意力机制与全局信息的SAR舰船目标检测算法

为提高合成孔径雷达图像中舰船目标的检测精度,基于YOLOv8算法框架提出了一种融合感受野注意力机制与全局信息的目标检测算法RA-YOLO(Receptive-field Attention YOLO)。为了增强对重要信息的感知能力,在骨干网络中引入感受野注意力卷积;同时,在空间金字塔池化结构中加入全局最大池化层和全局平均池化层,融入背景信息和边缘信息以提高检测精度;最后,引入内部交并比损失函数提升网络的泛化能力,以提高回归速度和预测框的准确度。实验结果表明:在公开数据集上与YOLOv8算法相比,在参数量和运算速度几乎不变的情况下,所设计算法的平均精度提高了3.0个百分点;综合性能优于其他经典目标检测算法。

一种基于CAL-YOLO的海上航空搜救目标检测算法

针对在海上复杂环境搜救任务下,目标尺寸小,且搜救飞机在不同高度和视角下观测到的搜救目标特征各异或存在遮挡等因素造成搜救目标漏检、误检的问题,提出了一种基于CAL-YOLO的海上航空搜救目标检测算法.该算法基于YOLOv8s开源框架改进,引入坐标注意力机制和小目标检测层,以优化海上航空搜救目标检测性能,从而提高海上航空搜救工作效率.实验结果表明,该算法在mAP50的评价指标上提高了11.8%,在mAP50:95评价指标上提高了8.8%.

基于改进YOLOv8的航空铝合金焊缝缺陷检测方法

为了提高航空铝合金焊接缺陷数字射线成像自动检测效率和准确度,提出了一种改进YOLOv8智能检测方法。针对样本数据不足和缺陷不清晰的问题,采用Retinex图像增强算法和引导滤波算法对原始图像进行图像增强处理,然后采用旋转和翻转等方式扩充数据集。在模型改进中,使用GhostBottleneck模块替换C2f中的Bottleneck模块,完成模型的轻量化,减少了额外的冗余参数并降低了计算量。同时,引入空间注意力机制,获得缺陷更多的空间信息,并调整预测框的回归范围,提升了模型的精度。通过铝合金焊接件中常见几类缺陷进行测试和验证,改进YOLOv8算法平均精度均值(mAP50)达到92.9%,优于传统的Faster-RCNN、SSD和YOLOv8算法,能够有效适用于焊缝缺陷的自动识别。

基于通道权重分配的铁路物资仓储库区物体分类识别方法

铁路物资仓库中货物种类广、数量多,人工搬运困难,急需建设无人仓库以提升物资管理水平。但是,铁路物资仓库常有紧急抢修任务,货物动态性高,人机混合,工人与货物、车体之间相互遮挡,对物体识别造成较大影响。因此,如何准确识别仓库中常见物体并及时做出任务调整,成为了铁路仓库智能化运行中亟待改善的问题。在YOLOv8模型的基础上,在主干网络部分加入SE(Squeeze-and-Excitation)注意力模块,对损失函数进行优化,提出了YOLOv8-S铁路检修仓储库区物体识别模型。通过引入SE模块,YOLOv8网络可以通过在不同通道间分配权重达到主次优先的目的,提高模型对特征的关注力,进一步提高模型分类的能力,优化后的损失函数通过最小化预测边界框和真值边界框之间的点距离来计算IoU,简化了计算过程。采集铁路检修仓库中出现频率较高的叉车、货物、工作人员与货架4类物体图像作为数据集,为保证数据集质量,采用MSE均方误差去除冗余图像,共得到1000幅图像。对4类物体进行标注并送入训练模型。测试结果表明,模型召回率为83.7%,平均均值精度达到87.6%,与原始YOLOv8相比,YOLOv8-S的召回率提高了3.8%,平均均值精度提高了4.3%。结果表明,YOLOv8-S网络可以准确地实现铁路检修仓库中常见物体的识别。

基于深度学习的船舶水尺识别研究

船舶水尺的检测与识别对于实现精准水尺计重至关重要。针对传统人工观测存在的主观性强、有误差和高成本等问题,提出了一种基于深度学习的船舶水尺读数方法。首先,使用YOLOv8检测算法对水尺区域进行字符目标检测,然后,使用分割一切模型(SAM)分割水面区域,最后,通过形态学操作与计算得到最终读数。实验结果表明,该方法在船舶水线检测和水尺识别精度方面均表现出明显的优越性,机器视觉水尺读数精度达到99.7%。

基于图像的航天业务软件Web UI自动化测试方法

当前航天业务繁重,如何高效准确地完成相关软件的测试尤为重要。设计了一种基于图像的航天业务软件Web UI自动化测试方法。该方法以用户视角进行自动化测试,使用YOLOv8模型检测被测Web软件截图,识别出表格、折线图和导航按键(包括导航菜单、面包屑、按钮等按键)3类网页元素。之后利用Selenium工具自动测试导航按键元素的可访问性,使用文字识别技术PaddleOCR、结构相似性(Structural Similarity, SSIM)指数算法分别测试表格元素和折线图元素信息的正确性,并生成测试报告。该方法可移植性好,能够自动为Selenium提供元素定位,改善Selenium脚本易失效的问题,并且可以自动检查图表数据的正确性。实验结果表明,该方法能够覆盖90%的测试用例,可检测具体错误位置和相关信息,显著减少了手动测试工作量,提高了测试效率。

基于深度学习的头盔佩戴检测方法研究

文章综述了当前头盔佩戴检测技术的发展现状与挑战,重点探讨了基于深度学习方法尤其是YOLO系列算法在头盔佩戴识别领域的应用潜力。文章将YOLOv8算法应用于头盔佩戴检测领域,此方法克服了传统监控手段的局限性,实现了高效率、高准确率的自动检测,对于推动“一盔一带”安全守护行动的实施和提升公共安全管理水平具有重要价值。

基于深度学习的桥梁表观病害目标检测研究

为解决无人机系统应用于桥梁巡检碰到的主要问题,本文首先通过对深度学习神经网络和拟采用的目标检测算法YOLOv8的原理和损失函数构造进行详细研究分析,并研究改进YOLOv8的桥梁表观病害识别方法,然后通过模型对比,最后将改进的YOLOv8的桥梁表观病害目标检测方法应用于桥梁典型病害分析、融入人工标注数据研究、仿射变换数据开展图像增强研究,得出改进后的YOLOv8实现了对桥梁表观缺陷小目标的精确检测,从检测的识别率和准确率都较相关的SSD、YOLO这类单阶段检测算法具有较大提升,有效证明该方法的有效性,为桥梁检修和维护提供了便利和支持。

融合置换注意力的手腕骨折检测

手腕创伤甚至骨折在日常生活中经常发生。为辅助放射科医生进行X射线胶片诊断,本文提出融合置换注意力机制和YOLOv8的手腕骨折检测模型YOLOv8-SA。首先,对输入特征进行分组,使用全局平均池化和归一化操作及并行处理通道注意力分支和空间注意力分支。然后,对各组子特征进行聚合和通信,在GRAZPEDWRI-DX数据集上对其进行训练。实验结果表明,该模型的mAP 50为64.3%,其中骨折和金属类别的AP达95.5%和91.9%,可用于辅助放射科医生临床阅片。