摘要
探地雷达数据关键点检测与目标定位方法,首先,在YOLOv8框架中引入全局注意力机制,通过减少信息损失和放大全局交互表示,提高深度神经网络的性能;其次,结合空间特征增强的子网和深度递归网络,引入多头自注意力机制,实现地下结构的高分辨率映射;最后,在损失函数中引入广义交并比损失和完全交并比损失,通过增加对包围框外部区域、目标检测框中心点距离和长宽比的考量,优化非重叠和重叠问题下的检测精度。本方法首先,基于YOLOv8‑GSI网络进行GPR目标检测,获得候选目标所在区域;然后,第一阶段的部分训练权重被共享并传递到第二阶段,后者在此基础上训练第二阶段YOLOv8‑GSI网络,从候选目标特征中获取精确的关键点检测,从而实现地下目标的自动化定位。
技术关键词
注意力机制
探地雷达数据
深度递归网络
图像
定位方法
深度神经网络
仿真数据
多层感知器
关键点识别
桥梁设施
广义
位置映射
重叠面积
子模块
顶点