一种基于目标检测的构件预埋件的图像识别与定位方法

本发明提供一种基于目标检测的构件预埋件的图像识别与定位方法，对YOLOV8深度学习网络模型进行改进，在Backbone网络中添加CBAM注意力机制模块，并将SPPF模块替换为Improve_SPPF模块；在Neck网络中将Conv模块替换成GSConv模块；在Head网络中对边界框回归损失函数进行优化；利用改进的YOLOV8深度学习网络模型对预制构件的平面图像数据集进行预埋件的识别与定位，并利用二维码像素尺寸标定技术标定预埋件中心位置的实际坐标。本发明利用上述改进有效提高了对预制构件中线盒及预埋管等预埋件的识别效率和精度，并实现对预埋件的精准定位。