一种基于YOLO模型改进的激光光斑检测方法及系统

本发明公开了一种基于YOLO模型改进的激光光斑检测方法，包括：光斑图像收集、针对性数据增强、光斑图像标注、模型构建/优化、模型训练、性能评估；采用复制、随机缩放、颜色和亮度调整技术进行针对性数据增强；通过多样化类归一化损失函数、自适应分层交叉点回归损失函数、轻量级多尺度特征处理模块MSBCSPELAN改进YOLOv9模型；相较于现有技术，本发明基于YOLO模型改进的激光光斑检测方法提供了更优的解决方案，具有较低的参数计算量和计算复杂度，且结构轻量级，不仅适用于工业级应用，而且能够在计算资源有限的环境中高效运行，特别是在涉及复杂和不平衡数据集的激光光斑检测环境中。