基于改进YOLOv8算法的枸杞果实目标检测

针对枸杞果实较小、遮挡严重等问题,提出一种改进YOLOv8算法对枸杞红果进行识别。引入Inner-IoU提升网络收敛速度;嵌入DAT模块,对提取到的冗余特征进行筛选;引入DBB模块来扩大感受野;增加一个更小尺寸的检测头提高检测精度。实验表明,改进后的YOLOv8算法的mAP达到90.2%。

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。

改进YOLOv8算法在高密度人群检测中的应用研究

本文创新性地提出了YOLOv8改良算法,致力于解决大规模人群环境下目标重复及识别精准性的难题。针对传统非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS)算法在众多重叠对象场景时易发生漏检的问题,本文引进了Soft-NMS算法,以提高检测准确率。借助膨胀残差(Dilation-wise Residual,DWR)模块提取网络高层次特征,结合简单反转残差(Simple Inverted Residual,SIR)模块获取了低层特征,通过引入SEAM注意力网络模块,加强了模型对关键特征的关注。此外,本文更换了HATHead检测头,以改善重叠目标检测效果。实验表明,经改进后的YOLOv8-n算法在人群密集区域的检测精确度m AP方面提升了1.4%,对行人的检测表现优异。

基于改进YOLOv8算法的草莓采摘目标检测算法

针对农业领域中草莓采摘机器人在复杂环境下识别草莓果实准确率不高的问题,提出了一种基于改进后的YOLOv8算法的解决方案,该方法能够实现对草莓果实的精确、快速识别.首先,使用Mosaic数据增强算法进行目标检测数据预处理,该方法显著提高了模型的泛化能力,并帮助模型在复杂背景中更好地识别草莓;其次,引入了通道优先卷积注意力机制,该机制通过重点关注图像中的信息丰富通道,提高了对小目标草莓的检测能力,显著提升了特征提取的效率,使得模型能够更加集中地学习和提取与草莓识别相关的特征,从而提高了小目标检测的精度.通过一系列的实验验证,改进后的YOLOv8算法在草莓采摘目标检测中的表现显著优于原始YOLOv8算法,其平均精度均值达到89.35%,相较于原YOLOv8算法,平均精度均值提升了5.83%.综上所述,所提出方法在识别草莓果实时具有显著的优势,特别是在处理小目标和复杂背景方面.改进后的YOLOv8-ECPCA网络模型达到了可在草莓采摘机器人中应用的水平,可为采摘机器人在实际农业环境中的实时小目标检测提供强有力的支持.

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YOLOv8的发动机缸内异物检测算法开发与应用

为解决人工检测发动机缸内异物时的漏检和误检等问题,设计基于改进目标检测算法YOLOv8的发动机缸内异物检测算法并进行试验验证。基于CoTNet中的注意力机制,设计Contextual Attention模块,重构C2f中的Bottleneck结构为CoA_C2f,替换YOLOv8骨干网络中的C2f模块;将模型Neck部分连续上采样后的特征图Concat模块替换为上下文聚合模块CAM;在Neck和Head之间嵌入Triplet Attention模块。试验结果表明:设计的发动机缸内异物检测模型可有效识别缸内异物,在原始YOLOv8基础上引入CoA_C2f、CAM和Triplet Attention 3个模块后的平均检测精度提高21.65%。

基于YOLOv8n改进的织物疵点检测算法

为了解决织物疵点检测中小目标疵点难以检测的问题,提出了一种基于改进YOLOv8n算法的织物疵点检测系统。首先,在特征融合部分,采用了兼顾速度和精度的GSConv替代原有的卷积核,并引入了Slim⁃neck特征融合模块,使每个特征层能够同时考虑深层特征的语义信息和浅层特征的细节信息,提高了对小目标的特征响应,同时简化了模型并降低了计算复杂度。其次,设计了用于检测小疵点目标的检测层P2,增强了模型对小疵点目标的检测能力,使其更适用于织物疵点检测任务。最后,采用指数滑动样本加权函数(EMA⁃SlideLoss)替代了交叉熵损失函数,以增强模型的类别分类能力,提高训练的稳定性。试验结果表明:在检测20类疵点时,相较于YOLOv8n模型,该研究方法在mAP@0.5方面提高了0.142,同时实现了47.4帧/s的检测速度。改进的YOLOv8n模型对网络的性能提升是有效的。

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YOLOv8作弊行为检测系统的设计与实现

在考试监控领域,深度学习技术的应用对于提高作弊检测的准确性和效率至关重要。结合YOLOv8算法和AlphaPose姿态识别模型,构建一个既能快速检测异常行为又能精准判断作弊行为的考试作弊行为检测系统。通过改进数据结构和优化网络结构,仅使用身体数据进行模型训练,使得模型更加专注检测与作弊行为相关的身体动作,从而提高系统的鲁棒性和适用性。实验结果表明:系统对作弊检测的实际准确率在95%左右,能够有效区分正常行为和作弊行为,为考试监管提供了强有力的技术支持。

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。

基于改进YOLOv8的小目标检测方法研究

针对YOLOv8算法在小目标检测上效果不佳、难度大的问题,提出一种改进YOLOv8网络结构的小目标识别方法。为解决小目标检测中由于检测点感受野不足而导致的问题,在骨干网络中引入了可变形卷积模块。通过调整卷积核的形变,使其能够更好地适应小目标的特征,从而提高检测的准确性,减少漏检和误检情况;借鉴Wise-IoU的思想,提出一种名为HIoUd1全新的损失函数计算方法,随时调整不同部分在损失函数中的权重,以在训练的不同阶段更好地处理小目标。通过这种调整,模型能够更准确地检测小目标并将其回归到真实标注框,以此显著提升了对小目标的检测性能。实验结果表明,优化后的模型能够更有效地捕捉和识别小目标,相对于YOLOv8在小目标检测方面表现出了显著的提升。

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。

基于YOLOv8的建筑混凝土裂缝检测技术应用研究

以研究基于YOLOv8算法的建筑混凝土裂缝检测技术应用为目的。运用实验分析法,分析YOLOv8算法的应用优势及具体表现。图像筛选实验结果显示,识别裂缝图像的正确率达到95%;识别与检测实验结果显示,正确识别裂缝信息的正确率达到99.2%;裂缝信息提取实验结果显示,混凝土裂缝面积、长度、平均宽度及误差直观显示。研究结论指出,基于YOLOv8算法的建筑混凝土裂缝检测技术具有实用性和可行性,希望能为混凝土裂缝检测人员提供借鉴,扩大基于YOLOv8的建筑混凝土裂缝检测技术推广范围。

轻量级锻件表面裂纹检测算法

针对复杂场景下缺陷检测算法占用内存大、计算复杂度高和检测速度难以满足实时需求等问题,本文提出一种基于YOLOv8的轻量级锻件缺陷检测算法。首先,采集重卡转向节生产流水线探伤车间的磁粉检测图像,构建锻件表面裂纹数据集;然后,提出轻量化卷积模块GSConvns,以增强特征交互并降低计算量;同时,引入Shape-IOU损失函数,优化训练效果;最后,利用LAMP剪枝策略去除不重要的权重参数,减少模型体积并提高检测速度。实验结果表明,模型的mAP值为83.8%,参数量和计算量分别减少85.05%和80.25%,检测速度从38.7 FPS提升至65.6 FPS,显著优于其他主流算法,更适用于实时检测。在公开数据集上的测试进一步验证了其泛化能力,与基准算法相比,未剪枝的改进算法mAP值提升了2.0%。综上,本文算法能在不显著降低检测精度的前提下,大幅度提升了检测速度和资源利用效率。