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申请/专利权人：大连民族大学
摘要：一种基于改进YOLOv8的列车轨道障碍物检测方法，属于人工智能以及智慧交通技术领域，选择其中网络深度最小、检测速度最快、参数量最小、精度相对较高的YOLOv8n网络作为基础模型结构，在现有的网络基础上，引入更加轻量化、检测速度更快的FasterNet网络中的FasterBlock模块替换原YOLOv8的骨干网络中的C2f模块中的Bottleneck模块，可以通过减少冗余计算和内存访问来更有效的提取空间特征，以进一步加快检测速度、提升检测精度。再使用WIoU损失函数代替原YOLOv8网络中的CIoU损失函数，WIoU函数在IOU的基础上采用动态调整梯度分配策略，缩小不同尺寸锚框之间的惩罚差距，使其面对具有不同几何特征的目标时有更好的表现，提高模型的泛化性能。
主权项：1.一种基于改进YOLOv8的列车轨道障碍物检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、建立改进YOLOv8网络结果作为检测模型，在现有的YOLOv8网络中，引入FasterNet网络中的FasterBlock模块替换原YOLOv8的骨干网络中的C2f模块中的Bottleneck模块，将原YOLOv8网络中使用的CIoU损失函数替换为WIoU损失函数；S2、通过使用各大目标检测领域的公开数据集、真实场景实验拍摄障碍物图像以及从互联网收集有关障碍物图片来构建列车轨道障碍物数据集，将数据集按8:1:1的比例随机划分为训练集、验证集和测试集；S3、为按照步骤S1建立的YOLOv8网络设置训练参数，利用步骤S2构建的数据集中的训练集数据对改进后的YOLOv8模型进行训练，训练后使用测试集和验证集对训练后的网络的有效性进行验证。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连民族大学 一种基于改进YOLOv8的列车轨道障碍物检测方法
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