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申请/专利权人：福建(泉州)先进制造技术研究院
申请日：2024-12-20
公开（公告）日：2025-01-21
公开（公告）号：CN119337942A
专利技术分类：...卷积网络[2023.01]
专利摘要：本发明公开一种YOLOv8‑MSDA网络模型及输送皮带损伤监测方法，涉及图像监测技术领域，特别是涉及输送机皮带的图像监测，模型为基于YOLOv8网络模型进行改进，该模型利于提高检测的准确性及检测精度，方法步骤包括建立皮带损伤图像数据；建立皮带破损分割图像数据；搭建YOLOv8‑MSDA网络模型检测训练；基于DeepLabv3+网络模型分割训练；皮带损伤视觉监测系统采集数据；处理后输入YOLOv8‑MSDA网络模型检测，输出结果；根据检测结果评估得出风险等级评估结果；根据风险等级评估结果更新信息作出处理。该方法检测在满足准确性及检测精度的基础上实时监测并预警皮带损伤风险等级，作出相应处理。
专利权项：1.一种改进的YOLOv8-MSDA网络模型，其特征在于，为基于YOLOv8网络模型进行改进，改进包括在YOLOv8网络模型中head部分的C2f模块，通过在C2f模块中加入多尺度空洞注意力，利用MSDA结构在滑动窗口内稀疏选择关键点和值，通过控制扩张率，实现在不同尺度上选择键和值，以模拟局部稀疏的补丁交互，利用线性层聚合不同尺度的语义信息减少标准注意力机制的冗余，具体改进内容为YOLOv8网络模型中head部分的C2f模块的Bottleneck结构用DilateBlock结构替换，所述DilateBlock结构中设计网络数据流向，由输入数据经过LayerNorm后传送到MSDA结构，在MSDA中各头数据经过滑动窗口扩张注意力SWDA处理，同时在Concat层将输出特征数据按特征维度完成拼接，然后通过Linear层完成对各尺度特征数据的聚合，将经过Linear层聚合的结果传送到DropPath层，用于随机删除结构中的部分连接，以防止模型训练过拟合，最后将DropPath输出数据与LayerNorm层的输入数据进行特征图相加并输出。
百度查询： 福建(泉州)先进制造技术研究院 YOLOv8-MSDA网络模型及输送皮带损伤监测方法
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