基于改进YOLOv8的轻量化倾斜液滴识别方法研究.docx

基于改进YOLOv8的轻量化倾斜液滴识别方法研究

目录

内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.3国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

基于YOLOv8的倾斜液滴识别方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

2.1YOLOv8算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.2YOLOv8在倾斜液滴识别中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

改进YOLOv8算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

3.1改进目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

3.2改进策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

3.3改进效果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

轻量化倾斜液滴识别方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

4.1轻量化目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

4.2轻量化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

4.2.1模型剪枝．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

4.2.2模型量化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.2.3模型压缩．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.3轻量化效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

实验与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

5.1实验环境与数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

5.2实验方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

5.2.1基于改进YOLOv8的识别方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

5.2.2轻量化优化过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

5.3实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

5.3.1识别精度对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

5.3.2运行速度对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.3.3模型大小对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

1.内容综述

在本研究中，我们将深入探讨一种基于改进YOLOv8模型的轻量级倾斜液滴识别技术。我们首先概述了当前倾斜液滴识别领域的最新进展，并详细分析了现有方法存在的不足之处。我们提出了一种创新的方法，该方法通过对YOLOv8模型进行优化和调整，实现了对倾斜液滴的高效准确识别。我们的实验结果显示，新方法在保持高精度的显著降低了模型的计算复杂度和内存占用，从而提高了系统的实时性和应用范围。

我们还对比了不同倾斜角度下的液滴图像处理效果，发现改进后的模型在面对各种倾斜情况时依然能提供可靠的结果。这表明我们的方法具有良好的泛化能力和鲁棒性，我们在实际应用场景中验证了该方法的有效性，证明了其在工业生产和日常生活中识别倾斜液滴的能力。

本文旨在为倾斜液滴识别领域提供一种新的解决方案，通过合理利用YOLOv8模型的优势并结合新颖的技术手段，实现对倾斜液滴的精确识别与分类。

1.1研究背景

在当前科技飞速发展的时代背景下，图像识别技术已成为人工智能领域中的研究热点。特别是在工业检测、生物医学等领域，液滴的识别与分析扮演着至关重要的角色。传统的液滴识别方法往往受限于环境、设备等因素，难以实现高效、精