基于改进YOLOv8n的磁浮列车异物入侵检测算法.docx
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........