公开(公告)号：CN119169378A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202411318685.4

申请日：2024-09-20

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 李东洁 ,  张伟宾 ,  于振中 ,  吴越 ,  李钰锋

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/774 ,  G06V10/52 ,  G06V10/776 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/082 ,  G06V10/25 ,  G06N3/048 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv8s的排水管道缺陷检测方法，包括：获取排水管道缺陷数据集，并对其进行数据增强，进而划分训练集、验证集和测试集；此方法基于YOLOv8s作为网络基础模型，在主干网络引入CBAM注意力模块，加强对管道缺陷的特征提取；将颈部网络的FPN‑PAN结构替换为BiFPN结构，提高网络特征融合能力；采用新的Wise‑IoU损失函数提升模型检测精度；最后将部分网络中的Conv模块替换成GhostConv模块以及将C2f模块改进为C2f‑RepGhost模块，使网络轻量化。将训练集输送到排水管道缺陷检测模型进行训练；将待检测的排水管道缺陷图片输送到训练后的排水管道缺陷检测模型，得到最终检测结果。本发明相较于原模型的检测精度有所提升，为排水管道的缺陷检测提供支持。