基于 YOLOv8 算法的卸船机抓斗姿态图像识别与应用
摘要
卸船机自动作业前景广阔，但实时准确识别抓斗姿态是技术难题。本文提出基于 YOLOv8 算法的卸船机抓斗姿态
图像识别方法。以 YOLOv8 为整体网络框架，引入特征融合算法，不同预测特征层融合对应大小物体特征层特征，并采用
Gamma 数据增强策略，提升抓斗检测精度与鲁棒性。同时，提出基于深度可分离卷积和动态通道剪枝的轻量化检测架构，
优化计算资源利用，利于在嵌入式平台高效部署。该设计使 YOLOv8 模型可对不同类型抓斗数据集进行特征提取与目标识
别，显著缩短训练和测试时间且识别准确率高。
图像识别方法。以 YOLOv8 为整体网络框架，引入特征融合算法，不同预测特征层融合对应大小物体特征层特征，并采用
Gamma 数据增强策略，提升抓斗检测精度与鲁棒性。同时，提出基于深度可分离卷积和动态通道剪枝的轻量化检测架构，
优化计算资源利用，利于在嵌入式平台高效部署。该设计使 YOLOv8 模型可对不同类型抓斗数据集进行特征提取与目标识
别，显著缩短训练和测试时间且识别准确率高。
关键词
目标识别；卸船机自动作业；抓斗姿态；YOLOv8
全文:
PDF参考
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