摘要
本发明为基于YOLOv8的动态结构适应性的铁路轨道提取算法,涉及深度学习图像处理领域。在航拍图中,由于部分铁路岔口具有复杂的几何拓扑结构,障碍物遮挡等问题使得铁路的提取任务更加困难。针对以上问题,提出了一种基于YOLOv8的动态结构适应性的铁路轨道提取算法(DSA‑Yolov8)用于铁路提取。首先,对Yolov8主干网络部分的C2f融入了拓扑几何约束细小结构DySnakeConv从而更好地适应各种复杂几何结构的铁路岔口。其次,颈部添加了RCSOSA模块用于减少样本通道数量,关注空间维度特征。最后,添加了带有动态非单调的聚焦机制Wise‑IoU损失函数强化边界框损失的拟合能力,提高模型鲁棒性。该方法在铁路数据集和Deepglobe道路数据集上都展现了良好的提取效果。
技术关键词
铁路轨道
无人机航拍图像
分割算法
深度学习图像处理
样本通道
64位操作系统
训练集
无人机航拍影像
曲线
道路图像数据
动态
实例分割模型
火车轨道
预训练模型
鲁棒性
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