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申请/专利权人：昆明理工大学
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLO模型的复杂背景下铁轨表面缺陷检测方法，属于铁轨表面缺陷检测领域，本发明是以YOLOv8为基线模型的深度学习算法改进，主要是对骨干网路、路径聚合网络以及小目标检测分支三方面进行优化增强，在保证检测速度的前提下，获得了计算量更小、检测精度更高的算法模型，极大程度满足了铁轨表面缺陷检测的实时性与准确性的要求，在技术层面上提供了一个缺陷检测的新方法，在一定程度上提高了铁轨表面缺陷检测的作业效率。
主权项：1.一种基于改进YOLO模型的复杂背景下铁轨表面缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤（1）对复杂背景下铁轨表面缺陷进行图像采集并制作数据集；步骤（2）对YOLOv8模型进行优化改进形成改进的YOLO模型；步骤（3）训练改进后得到的YOLO模型；步骤（4）将模型部署到移动端获取检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 昆明理工大学 一种基于改进YOLO模型的复杂背景下铁轨表面缺陷检测方法
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