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一种基于改进YOLOv8神经网络的桥梁锈蚀检测方法、电子设备及服务器 

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申请/专利权人:赤峰市松山区安创路桥隧工程科学技术研究所;内蒙古交科路桥建设有限公司

摘要:本发明公开了一种基于改进YOLOv8神经网络的桥梁锈蚀检测方法、电子设备及服务器,涉及计算机视觉和深度学习技术领域,通过采集桥梁锈蚀图像并进行预处理,得到桥梁锈蚀图像数据集;然后将桥梁锈蚀图像数据集输入带有Focus层的主干网络得到多个不同尺寸的特征图;再将特征图输入SPPF模块池化处理,利用PAN‑FPN结构融合不同尺寸特征图得到融合特征图;最后将融合特征图输入预测网络,对桥梁图像进行识别,输出锈蚀信息及置信度。本发明通过将YOLOv8网络C2f模块改进为C2f‑Faster模块,并融合EMA注意力机制,提高了检测不同大小的桥梁锈蚀目标性能、检测速度和检测稳定性。

主权项:1.一种基于改进YOLOv8神经网络的桥梁锈蚀检测方法,其特征在于,具体步骤如下:步骤1:采集桥梁锈蚀图像,并进行图像预处理,得到桥梁锈蚀图像数据集;步骤2:将所述桥梁锈蚀图像数据集输入带有Focus层的主干网络,得到多个不同尺寸的特征图;步骤3:将所述特征图输入SPPF模块池化处理,利用PAN-FPN结构融合不同尺寸特征图得到融合特征图;步骤4:将所述融合特征图输入预测网络,对桥梁图像进行识别,输出锈蚀信息及置信度;其中,所述主干网络的特征提取模块为C2f-Faster-EMA模块,所述C2f-Fatser-EMA模块中使用FasterNet中的FasterBlock模块替代原YOLOv8神经网络C2f模块中的BottleNeck模块,并引入EMA注意力机制。

全文数据:

权利要求:

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