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申请/专利权人：中国石油大学(华东)
摘要：本发明公开了一种基于YOLOv8模型的路面油膜检测与识别方法。通过利用深度学习技术，该方法不仅提高了检测的速度和准确性，而且能够适应不同的环境和光照条件，有效地识别出路面上的油膜区域。此外，该方法的实施不依赖于高成本的硬件设备，易于在现有的道路监控系统中部署，为智能交通安全管理提供了一种有效的技术手段。本发明相较于原始YOLOv8算法，对路面油膜的检测有所改进，提高了YOLOv8算法对路面油膜的平均识别精度。本发明方法为智能交通系统和自动驾驶技术领域提供了一种新的思路，对于提高自动驾驶汽车的视觉感知能力与环境保护具有一定意义。
主权项：1.一种基于改进YOLOV8的道路油膜检测与识别方法，包括以下步骤：S1获取具有路面油膜的数据集，将数据集中所有的油膜图像进行归一化操作，并将数据集中所有的图像缩放成指定大小尺寸；其特征在于，S2采用改进YOLOv8模型对经过步骤S1处理后的数据集中所有的图像中的路面油膜检测与识别；所述改进YOLOv8模型在于，采用图像增强对原始YOLOv8算法的输入图片进行改进；在原始YOLOv8算法中主干网络部分使用RepNCSPELAN4模块替换原有YOLOv8算法中的C2f模块；在原始YOLOv8算法中主干网络中头部网络C2f模块后添加SEAttention注意力机制；将原始YOLOv8算法中的损失函数更替为SIoU损失函数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国石油大学(华东) 一种基于改进YOLOV8的道路油膜检测与识别方法
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