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大卷积核与YOLOv10网络结合的井盖隐患高精度检测方法
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作者 万书豪 李俊毅 +1 位作者 周春浩 俞成儒 《软件》 2025年第5期4-7,共4页
本文提出了一种基于大卷积核YOLOv10网络改进的井盖隐患检测方法,旨在解决现代城市管理中井盖维护面临的多重挑战。针对当前检测存在的数据重复与标注质量问题,本文提出了采取平均哈希去重和进行人工校准标注,提升了模型训练的有效性和... 本文提出了一种基于大卷积核YOLOv10网络改进的井盖隐患检测方法,旨在解决现代城市管理中井盖维护面临的多重挑战。针对当前检测存在的数据重复与标注质量问题,本文提出了采取平均哈希去重和进行人工校准标注,提升了模型训练的有效性和准确性;针对复杂环境下对于井盖缺陷的检测能力较弱的问题,在YOLOv10应用中引入了Rep LKBlock大卷积核模块。实验结果显示,改进后的LK-YOLO模型在查准率、平均精度均值等评价指标上相较于其他YOLO模型均有较大提升,特别是在复杂场景下的检测性能提升效果显著。该方法为城市管理部门智能化、高效的井盖隐患检测提供了新的路径。 展开更多
关键词 YOLOv10 replkblock 井盖检测 大卷积核 目标检测 城市管理 复杂环境
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