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- 基于语义分割的纱筒余纱量检测方法研究CSTPCD
- 结合机器视觉和光谱技术的番茄综合品质检测方法北大核心CSTPCD
- 基于改进YOLOv8模型的井下人员入侵带式输送机危险区域智能识别北大核心摘要：针对煤矿带式输送机场景存在尘雾干扰严重、背景环境复杂、人员尺度多变且易遮挡等因素导致人员入侵危险区域识别准确率不高等问题,提出一种基于改进YOLOv8模型的井下人员入侵带式输送机危险区域智能识别系统.改进YOLOv8模型通过替换主干网络C2f模块为C2fER模块,加强模型的细节特征提取能力,提升模型对小目标人员的识别性能;通过在颈部网络引入特征强化加权双向特征金字塔网络(FE-BiFPN)结构,提高模型的特征融合能力,从而提升模…查看全部>>
- 基于改进YOLOv8的轻量化车辆检测网络北大核心摘要：现有的高精度车辆检测模型参数与计算量过高,无法在交通智能设备上良好运行,而轻量化的车辆检测模型精度普遍较低,不适用于实际任务.为此,提出一种改进YOLOv8的轻量化车辆检测网络,将主干网络替换为计算量和内存访问更小的FasterNet网络,并且将颈部的双向特征金字塔网络替换为加权双向特征金字塔网络(BiFPN),简化特征融合过程.同时,引入一种融合注意力机制的动态检测头,实现检测头和注意力的无冗余结合;此外,针对完全交并比(CIoU)…查看全部>>
- 基于改进YOLOv8模型的树线接地故障识别北大核心摘要：为提升电力系统中树线接地故障检测的识别效果,提出一种改进YOLOv8模型.该模型通过插入SimAM注意力机制增强特征表示能力,采用GIoU损失函数提升边界框预测的准确性,提高模型在复杂环境下的故障识别性能.为验证改进YOLOv8模型的性能进行消融实验、SimAM注意力机制模块的插入位置变化实验、损失函数选择实验,以及与其他识别模型的对比实验.实验结果表明:改进YOLOv8模型的识别精确度、召回率、平均精度均最高.该模型有效提高了树线接…查看全部>>
- YOLOv8-YC模型在食品安全场景中的应用
- 基于改进YOLOv8模型的巡检机器人目标检测方法研究CSTPCD
- 基于深度学习的地块尺度蔗田缺苗信息自动获取北大核心
- 图像预处理整合策略结合改进YOLOv8模型用于微藻种类识别北大核心
- 一种面向无人机全景影像建筑物的动态变化监测方法北大核心
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