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申请/专利权人：广西大学

摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOv8n的水电厂拦污栅垃圾识别方法，包括以下步骤：对河道进行实时监控和采集，并将获取视频画面数据并对视频画面数据分不同时段、不同河面状态采集的视频画面数据进行预处理，并将预处理的视频画面数据按照一定比例划分成训练集、测试集、验证集的数据集；将数据集导入YOLOv8n网络模型进行训练，得出训练完毕的M模型，并添加注意力机制提升模型检测的准确性，得到算法模型M’；经由M’算法对漂浮物与拦污栅信息进行检测和分析；以河道附近的固定目标为基准，对漂浮物的锚框尺寸与数量以及漂浮物到拦污栅的距离设置预警值，当漂浮物体量到达预警值触发告警。本发明的方法具有较高的检测速度与精度，实现实时监测河道漂浮物。

主权项：1.一种基于改进YOLOv8n的水电厂拦污栅垃圾识别方法，其特征在于，所述拦污栅垃圾识别方法包括以下步骤：步骤1：数据采集，在浮筒式拦污栅区段河岸布设前端摄像机，对河道进行实时监控和采集，并将获取视频画面数据上传至数据处理站，步骤2：数据处理，数据处理站对视频画面数据分不同时段、不同河面状态采集的视频画面数据进行预处理，并将预处理的视频画面数据按照一定比例划分成训练集、测试集、验证集的数据集；步骤3：训练模型，将数据集导入YOLOv8n网络模型进行训练，得出训练完毕的M模型，并导出训练结果，然后通过更换M模型的特征提取网络，并添加注意力机制的方法提升模型检测的准确性，得到算法模型M’，导出结果并与M模型的结果对比，评估监测质量；步骤4：实时监测，通过前端摄像机实时捕获水面固体漂浮物的动态视频数据，借助前端摄像机的3D摄像头初步测量漂浮物的结构、体积和受水流影响的运动速度，并将现场采集的动态视频数据将被传送至数据处理站进行实时视频流解码，经由M’算法对漂浮物与拦污栅信息进行检测和分析，并将处理后的实时数据进行存档；步骤5：触发告警，以河道附近的固定目标为基准，对漂浮物的锚框尺寸与数量以及漂浮物到拦污栅的距离设置预警值，当漂浮物体量到达预警值时，信息处理站发布告警信号，数据处理站将检测到的漂浮物图片上传到清污船的控制台，由控制台进行全局定位，清污船按照导航达到指定地点后通过传感器判断漂浮物与浮筒的具体位置，启动清污船进行清理作业。

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