一种基于YOLO模型的多尺度塔机部件识别方法

本发明提供了一种基于YOLO模型的多尺度塔机部件识别方法，所述方法包括：获取塔吊部件图像数据；将塔吊部件图像数据输入SLM_YOLO模型并处理生成符合模型输入的增强数据集；SLM_YOLO模型的主干网络包括多个卷积层和C2f_SCConv层，并通过FPN和PAN结构的颈部网络提取有效特征层；最终通过检测头输出物理位置和类别信息；本发明通过改进的网络结构和算法，显著提升了塔机部件识别的准确性和效率。