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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：
百度查询： 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 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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