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基于改进 YOLOv8的电梯内电动车识别方法研究 被引量：4
1
作者 路成龙 冯月贵 庆光蔚 《机械制造与自动化》 2024年第4期219-223,229,共6页
针对电梯内电动车识别存在效率低下、精度不佳的问题,提出一种结合AUGMIX图像增强技术和改进YOLOv8模型的电动车识别方法。将变形卷积层和动态稀疏注意力机制融入YOLOv8,识别更精确和高效。实验结果表明:改进后算法模型的精确率、召回... 针对电梯内电动车识别存在效率低下、精度不佳的问题,提出一种结合AUGMIX图像增强技术和改进YOLOv8模型的电动车识别方法。将变形卷积层和动态稀疏注意力机制融入YOLOv8,识别更精确和高效。实验结果表明:改进后算法模型的精确率、召回率和平均精度均值分别达到了94.5%、93%和82.4%,电动车识别准确率达到了95.8%,为电梯内电动车智能识别提供了理论基础。 展开更多
关键词 电动车识别 augmix YOLOv8 变形卷积层 动态稀疏注意力机制
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