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题名面向小目标的改进YOLOv8安全帽检测算法
被引量：3
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作者
程翔宇
杨硕
徐森
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机构
沈阳化工大学计算机科学与技术学院
辽宁省化工过程工业智能化技术重点实验室
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出处
《物联网技术》
2025年第8期16-21,共6页
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基金
辽宁省教育厅基本科研项目面上项目(LJKMZ20220782)。
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文摘
现如今小目标安全帽检测算法存在如检测精度较低以及漏检等问题,为解决上述问题,提出一种改进的YOLOv8算法。首先,在C2f中引入一种空间选择核机制(LSKBlock),提高对小目标的检测精度。其次,在主干网络中添加ECA高效通道注意力机制,从而提高检测精度。再次,在Head模块中添加小目标检测头,提高模型对多尺度目标的检测精度。最后,将原模型的CIoU改为动态非单调聚焦机制Wise-IoU,提高模型的泛化能力。实验结果表明,与原YOLOv8模型相比,改进后的YOLOv8模型的精确度、召回率、平均检测精度分别达到了89.4%、78.3%、87.1%,相比原模型分别提高了1.0、3.7、3.5个百分点。
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关键词
安全帽
YOLOv8
lskblock
注意力机制
CIoU
Wise-IoU
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于改进YOLOv8s算法的输电线路缺陷检测研究
被引量：1
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作者
张辉
谭健峰
许长栋
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机构
湖北民族大学智能科学与工程学院
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出处
《传感器世界》
2025年第1期22-27,共6页
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文摘
输电线路是电力系统中的重要组成部分,输电线路缺陷将影响电力系统的安全稳定运行,为此提出了基于改进YOLOv8s算法的输电线路缺陷检测方法。首先,改进主干网络,引入动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution,DSConv),与特征融合模块融合,克服卷积操作限制,增强处理复杂场景的能力;其次,改进颈部网络,融合重参数化泛化特征金字塔网络(Re-parameterized Generalized Feature Pyramid Network,RepGFPN),避免权重分配不均,提升网络表现和适应性;最后,为了提高检测精度,在主干网络引入大选择性核块(Large Selective Kernel Block,LSKBlock),自动调整感受野的大小。实验结果表明,改进的YOLOv8s算法在输电线路缺陷检测中的平均精度均值达到了93%,相较于原始YOLOv8s算法提升了2.4%,检测速度达到了130 frame/s。
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关键词
输电线路
YOLOv8s
DSConv
RepGFPN
lskblock
多尺度融合
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Keywords
transmission lines
YOLOv8s
DSConv
RepGFPN
lskblock
multi-scale fusion
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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