摘要
本发明公开了基于YOLOv8目标检测技术的隧道工程安全巡检方法,包括以下步骤:S1、获取数据集,通过VOTT工具对数据集进行标注;S2、对标注后的数据集进行划分,生成训练集、测试集和验证集;S3、采用数据增强策略根据训练集、测试集和验证集对YOLOv8视觉识别模型进行训练;S4、将训练好的YOLOv8视觉识别模型部署在机器人设备,进行隧道工程安全巡检。本发明利用瑞芯微芯片实现端计算架构,通过YOLOv8视觉识别模型部署在瑞芯微芯片上,巡检机器人能够快速响应现场情况,提供即时的安全预警,直接在瑞芯微芯片上完成数据处理与分析任务,大大减少了数据传输过程中的延迟问题,确保了实时性和高效性。
技术关键词
巡检方法
机器人设备
训练集
视觉
数据
隧道施工现场
识别模型训练
巡检机器人
芯片
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