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申请/专利权人：郑州大学
摘要：本发明提出了一种基于YOLOv8改进模型的烟雾检测模型、城市烟雾排放监测方法及系统，其中，烟雾检测模型按以下方式构建：在YOLOv8模型的Backbone部分使用DWConv模块、SHGBlock模块、SimSPPF模块；在YOLOv8模型的Neck部分引入SimC2f模块；使用WIoUv3损失函数替换YOLOv8模型的CIoU损失函数。城市烟雾排放监测方法包括：使用基于YOLOv8改进模型的烟雾检测模型对图像数据进行烟雾检测，若检测结果为存在烟雾，则触发将图像数据推送到监控室的预警函数。本发明的烟雾检测模型，解决了目标图像小、目标受环境影响大、数据标注质量低等问题。
主权项：1.一种基于YOLOv8改进模型的烟雾检测模型，其特征在于：在YOLOv8模型的Backbone部分的第0层中使用HGStem模块；在YOLOv8模型的Backbone部分的1、3、5、6、7层中使用SHGBlock模块；所述SHGBlock模块为使用SimAM注意力机制优化后的HGBlock模块；在YOLOv8模型的Backbone部分的2、4、8层中使用DWConv模块；在YOLOv8模型的Backbone部分的最后一层引入SimSPPF模块；所述SimSPPF模块为使用SimAM注意力机制优化后的SPPF模块；在YOLOv8模型的Neck部分引入SimC2f模块；所述SimC2f模块为使用SimAM注意力机制优化后的C2f模块；使用WIoUv3损失函数替换YOLOv8模型的CIoU损失函数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 郑州大学 一种基于YOLOv8改进模型的烟雾检测模型、城市烟雾排放监测方法及系统
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