一种基于改进YOLOv8的低照度航天器特征部件检测方法

本专利公开一种基于改进YOLOv8的低照度航天器特征部件检测方法，包括以下步骤：首先使用仿真软件生成具有低照度特征的航天器特征部件图像数据；其次针对数据集存在的低照度问题，提出基于PCA的图像增加方法来提升数据集质量。然后使用标注软件对每张图中的特征部件进行标注；最后构建基于改进YOLOv8的目标检测算法，使用全局注意力机制对目标检测算法进行优化，然后基于优化后的航天器图像数据集进行训练。本发明所述方法能够处理航天器图像的部件检测中出现的低照度问题，能够实现多种典型部件的有效识别。