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申请/专利权人：广东华南水电高新技术开发有限公司

摘要：本发明涉及堤防损坏识别技术领域，尤其涉及一种基于改进Yolov8模型的堤防损坏识别方法。所述方法包括以下步骤：利用数字孪生构建堤防损坏模型，并根据堤防损坏模型进行堤防损坏图像采集，从而得到堤防损坏图像集；对堤防损坏图像集进行图像预处理，生成标准堤防损坏图像集；对标准堤防损坏图像集进行损坏目标标注，生成堤防损坏识别数据集；对堤防损坏识别数据集进行数据增强，生成堤防损坏识别增强数据集；对地方损坏识别增强数据集进行数据集划分，生成模型训练集、模型测试集和模型验证集。本发明通过数字孪生技术、多维注意力机制、特征重建和模型多层优化等技术，提高了Yolov8模型和堤防损坏识别的精准性。

主权项：1.一种基于改进Yolov8模型的堤防损坏识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：利用数字孪生构建堤防损坏模型，并根据堤防损坏模型进行堤防损坏图像采集，从而得到堤防损坏图像集；步骤S1包括以下步骤：步骤S11：获取堤防物理属性数据、堤防环境数据和堤防历史损坏数据；步骤S12：通过虚拟仿真技术对堤防物理属性数据、堤防环境数据和堤防历史损坏数据进行数字孪生堤防模型构建，生成数字孪生堤防模型；步骤S13：对数字孪生堤防模型进行不同环境条件下的堤防损坏情况模拟，生成模拟堤防损坏情况数据集，其中不同环境条件包括气象环境条件、水文环境条件和低质环境条件；步骤S14：通过模拟堤防损坏情况数据集进行堤防易损范围分析，生成堤防易损范围数据；基于堤防易损范围数据利用摄像头对堤防进行堤防损坏图像采集，生成堤防损坏图像集；步骤S2：对堤防损坏图像集进行图像预处理，生成标准堤防损坏图像集；对标准堤防损坏图像集进行损坏目标标注，生成堤防损坏识别数据集；步骤S3：对堤防损坏识别数据集进行数据增强，生成堤防损坏识别增强数据集；对地方损坏识别增强数据集进行数据集划分，生成模型训练集、模型测试集和模型验证集；步骤S4：利用ODConv多维注意力机制进行核空间四维度处理，生成核空间四维度输出数据；通过CA注意力机制对标准堤防损坏图像集进行关键损坏特征区域提取，生成损坏特征图；利用ODConv多维注意力机制进行核空间四维度处理包括：获取输入特征；利用全局平均池化对输入特征进行特征转换压缩，得到压缩后的输入特征向量；通过全连接层将压缩后的输入特征向量进行低维空间映射，生成输入特征空间映射向量，并利用ReLU函数对输入特征空间映射向量进行非正值剔除，生成特征注意力标量，其中特征注意力标量包括第一特征注意力标量、第二特征注意力标量、第三特征注意力标量和第四特征注意力标量；根据Sigmoid函数对第一特征注意力标量、第二特征注意力标量、第三特征注意力标量进行特征加权，生成第一特征注意力权重、第二特征注意力权重和第三特征注意力权重；根据Softmax函数对第四特征注意力标量进行特征加权，生成第四特征注意力权重；对第一特征注意力权重、第二特征注意力权重、第三特征注意力权重和第四特征注意力权重进行权重总和验证，当第一特征注意力权重、第二特征注意力权重、第三特征注意力权重和第四特征注意力权重的总和为1时，则基于全连接层利用ODConv对输入特征和特征注意力标量进行核空间四维度预测，并生成核空间四维度输出数据；当第一特征注意力权重、第二特征注意力权重、第三特征注意力权重和第四特征注意力权重的总和不为1时，则重新获取输入特征；步骤S5：采用DySample模块对损坏特征图进行特征图重建，生成损坏特征重构图；采用DySample模块对损坏特征图进行特征图重建包括：对损坏特征图进行随机特征点采集，以获取特征采样集；利用DySample模块根据特征采样集对损坏特征图进行重采样，生成损坏重采样特征图；对损坏重采样特征图进行像素混洗，生成损坏重采样混洗特征图；基于网格采样函数对损坏重采样混洗特征图进行双线性插值，从而生成损坏特征重构图；根据模型训练集和模型验证集对预设的Yolov8模型进行模型多层改进，生成Yolov8优化模型层；利用核空间四维度输出数据、损坏特征重构图和模型测试集对Yolov8模型层进行模型重构，生成改进后的Yolov8模型；根据损坏特征重构图和核空间四维度输出数据对预设的Yolov8模型进行模型多层改进以及利用模型训练集、模型测试集和模型验证集对Yolov8模型层进行模型重构包括：根据损坏特征重构图和核空间四维度输出数据对预设的Yolov8模型中的骨干网络进行ODConv第二卷积层替换，生成ODConv第二卷积层，并基于ODConv第二卷积层对预设的Yolov8模型进行第一次模型优化，从而生成第一次改进的Yolov8模型；利用模型训练集对第一次改进的Yolov8模型进行损坏训练，从而生成第二次改进的Yolov8模型；输入模型验证集至第二次改进的Yolov8的损坏模型中进行损坏目标识别，从而生成Yolov8优化模型层；利用核空间四维度输出数据、损坏特征重构图和模型测试集对Yolov8模型层进行模型重构，生成改进后的Yolov8模型；步骤S6：将标准堤防损坏图像集输入至改进后的Yolov8模型中进行堤防损坏识别优化，从而生成地方损坏识别优化数据。

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