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申请/专利权人：广州大学
摘要：本说明书实施例提供了一种基于数据增强的钢桥缺陷紧固件检测模型构建方法及系统，其中，方法包括：获取钢桥紧固件原始真实图像，基于原始真实图像进行数据增强，得到合成数据集；将合成数据集输入至改进的目标检测模型YOLOv8FAM中进行训练，并通过损失函数对改进的目标检测模型进行优化，得到最终的缺陷紧固件检测模型；通过缺陷紧固件检测模型对钢桥缺陷紧固件进行自动检测。本发明实施例提出了一种YOLOv8FAM检测模型算法，其结合YOLOv8的增强功能，通过对无缺陷紧固件的掩模图像进行风格转换生成缺陷紧固件真实图像，从而创建用于模型训练的平衡数据集，得到的检测模型可以有效检测缺陷紧固件，为交通基础设施行业提供了一个高效且具有成本效益的解决方案。
主权项：1.一种基于数据增强的钢桥缺陷紧固件检测模型构建方法，其特征在于，包括：获取钢桥紧固件原始真实图像，基于所述原始真实图像进行数据增强，得到合成数据集；其中，所述合成数据集包括原始真实图像和风格转换的合成图像；将所述合成数据集输入至改进的目标检测模型YOLOv8FAM中进行训练，并通过损失函数对改进的目标检测模型进行优化，得到最终的缺陷紧固件检测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州大学 基于数据增强的钢桥缺陷紧固件检测模型构建方法及系统
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