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基于改进YOLOv8n的磁浮列车异物入侵检测算法.docx

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基于改进YOLOv8n的磁浮列车异物入侵检测算法

目录

内容概览................................................3

1.1研究背景与意义.........................................3

1.2研究内容与方法概述.....................................4

1.3文档结构说明...........................................5

相关工作................................................6

2.1磁浮列车异物入侵检测研究现状...........................7

2.2YOLOv8n模型概述........................................8

2.3异物入侵检测算法评价指标...............................8

改进YOLOv8n模型设计.....................................9

3.1模型架构改进..........................................10

3.1.1网络深度与宽度调整..................................11

3.1.2特征图通道数优化....................................11

3.2损失函数优化..........................................12

3.2.1多尺度训练策略......................................13

3.2.2损失权重动态调整....................................14

3.3数据增强技术应用......................................14

3.3.1随机裁剪与缩放......................................15

3.3.2图像旋转与翻转......................................16

磁浮列车异物入侵检测算法实现...........................16

4.1数据集准备............................................17

4.1.1数据采集与标注......................................18

4.1.2数据集划分与使用策略................................19

4.2模型训练与调优........................................20

4.2.1训练参数设置........................................21

4.2.2模型性能评估与调优方法..............................22

4.3实时检测系统构建......................................23

4.3.1硬件选型与配置......................................24

4.3.2软件架构设计........................................25

实验与结果分析.........................................26

5.1实验环境搭建..........................................27

5.2实验数据集描述........................................27

5.3实验结果展示..........................................28

5.3.1精确率与召回率分析..................................29

5.3.2F1值与其他指标评估..................................30

5.4结果分析与讨论........................................31

5.4.1模型性能提升原因分析................................31

5.4.2鲁棒性与泛化能力探讨................................32

结论与展望........

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