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申请/专利权人：邯郸钢铁集团有限责任公司;河钢股份有限公司邯郸分公司
摘要：本发明涉及一种基于改进YOLOv8模型的废钢种类识别方法，通过现场架设的图像采集设备，实地采集废钢加料和卸料的图像；对采集的图像进行处理、识别、分类，包括但不限于去噪、边缘检测和阈值分割等图像预处理算法以获取特征清晰明显的废钢图像；完成废钢的种类识别；然后在YOLOv8模型的骨干特征提取结构中添加注意力机制，并将原始的GIOU损失函数替换为EIOU损失函数；最后用现场采集的废钢数据集进行训练，得到训练结果与检测性能更优的YOLOv8模型来识别废钢种类。本发明解决了人工识别效率低、主观因素大、易误判的问题，有效提高了废钢种类识别的准确率。
主权项：1.一种基于改进YOLOv8模型的废钢种类识别方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1、设备采集图像，实地采集废钢加料和卸料的图像，获取待识别的废钢图像；步骤2、对待识别的废钢图像进行图像预处理，获取特征清晰明显的废钢图像；步骤3、初始化YOLOv8原始模型的网络权值和阈值后，对YOLOv8原始模型进行改进，训练过程中根据误差更新网络权值和阈值，满足精度要求后，最终形成用于识别废钢种类的YOLOv8改进模型；步骤4、利用YOLOv8改进模型识别废钢种类，并输出结果。
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