摘要
本发明公开了一种基于改进的YOLOv8s的管道缺陷检测方法及系统,涉及视觉缺陷检测领域,基于改进的YOLOv8s的管道缺陷检测方法主要包括:对管道缺陷图像进行预处理,得到管道缺陷图像数据集;对YOLOv8s网络模型进行改进,利用管道缺陷图像数据集对改进的YOLOv8s网络模型进行训练,利用训练好的改进的YOLOv8s网络模型对待检测管道的图像进行目标检测,得到检测结果和检测精度。实施本发明提供的基于改进的YOLOv8s的管道缺陷检测方法及系统,能提高模型对于管道缺陷的检测精度。
技术关键词
管道缺陷检测方法
高效多尺度
图像增强算法
网络
注意力机制
训练集
裂纹缺陷
视觉缺陷检测
标注工具
数据
精度
模型训练模块
图像获取模块
采样率
鲁棒性
空洞
系统为您推荐了相关专利信息
多尺度特征融合
多模态
模态特征
上采样
链接模块
LSTM神经网络模型
多源异构数据
建材
市场动态
分析方法
分布式单元
网络资源调度方法
电力负荷管理
终端
服务质量约束
线性变换矩阵
多头注意力机制
矩阵分解模型
商品特征
生成用户