一种基于改进yolov8s模型的机场异物识别方法和系统

    公开(公告)号:CN118747817A

    公开(公告)日:2024-10-08

    申请号:CN202410782723.5

    申请日:2024-06-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进yolov8s模型的机场异物识别方法和系统,属于计算机视觉技术领域。该方法通过将多场景和多天气下的机场图像和对应的标签对机场异物小目标检测模型进行训练,保障模型的识别的对像范围大、检测的结果准确度高;机场图像通过resize处理为标准大小来满足模型的输入要求;yolov8s模型具有特征提取能力强、模型的鲁棒性高、泛化能力强以及运行速度快、推理效率高的特点,能够有效检测出大小不同的物体;采用yolov8s模型构建的机场异物小目标检测模型能够很好的识别出机场图像中大小不一的异物,从而避免异物对机场飞机的危害;通过引入视觉注意力机制帮助模型更加集中地关注重要的特征,进一步提升模型在目标检测任务中的准确性和鲁棒性。

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