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基于改進(jìn)YOLOv8的街景圖像變壓器目標(biāo)檢測(cè) |
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| 發(fā)布者： 發(fā)布時(shí)間：2025-2-5 閱讀：94次 |
作者：廖方舟、楊曉霞、楊容浩、施琪琦
摘要：街景圖像是一種城市街道級(jí)別信息地理大數(shù)據(jù)，利用街景圖像不僅能夠?qū)崿F(xiàn)大范圍、高效率的變壓器巡檢，還能降低巡檢成本。但是，街景圖像中的變壓器往往像素少、分辨率低、背景復(fù)雜，導(dǎo)致現(xiàn)有目標(biāo)檢測(cè)方法對(duì)變壓器的檢測(cè)準(zhǔn)確度不理想。針對(duì)上述問(wèn)題，本文提出一種改進(jìn)的YOLOv8算法YOLOv8-WSX。首先，使用WIoU作為損失函數(shù)，強(qiáng)化模型對(duì)困難樣本的檢測(cè)性能；然后，引入空間分組增強(qiáng)（SGE）注意力機(jī)制模塊，提高模型的特征提取能力；最后，增加微小目標(biāo)檢測(cè)頭，解決微小變壓器目標(biāo)漏檢的問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相較于YOLOv8，YOLOv8-WSX的F1值提升了5.9個(gè)百分點(diǎn)，IoU閾值為50%時(shí)的平均精確率均值提升了6.3個(gè)百分點(diǎn)，IoU閾值在50%～95%范圍內(nèi)的平均精確率均值提升了3.2個(gè)百分點(diǎn)，且模型的參數(shù)量有所下降。 |
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