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基于轻量化YOLOv8s模型的无人机河道漂浮物实时检测方法研究
1
作者
王子垚
王梓源
+2 位作者
钱保如
陆冠臣
王海蓉
《江苏水利》
2025年第1期21-25,共5页
为解决河道漂浮物检测中微小漂浮物的识别问题,提出结合YOLOv8s、LSKA和AKConv的改进模型,将YOLOv8s的参数从11.1M降至8.3M,并在“中国水科院水面漂浮物数据集”上将mAP50从68.0%提升至77.9%。结果表明,该方法能提高检测精度,增强遮挡...
为解决河道漂浮物检测中微小漂浮物的识别问题,提出结合YOLOv8s、LSKA和AKConv的改进模型,将YOLOv8s的参数从11.1M降至8.3M,并在“中国水科院水面漂浮物数据集”上将mAP50从68.0%提升至77.9%。结果表明,该方法能提高检测精度,增强遮挡识别能力,使网络更适应河道复杂环境,有效提升无人机在河道中的实时检测能力,为水利管理提供了高效解决方案。
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关键词
漂浮物识别
无人机
轻量化
实时检测
YOLOv8s
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题名
基于轻量化YOLOv8s模型的无人机河道漂浮物实时检测方法研究
1
作者
王子垚
王梓源
钱保如
陆冠臣
王海蓉
机构
江苏省骆运水利工程管理处
出处
《江苏水利》
2025年第1期21-25,共5页
文摘
为解决河道漂浮物检测中微小漂浮物的识别问题,提出结合YOLOv8s、LSKA和AKConv的改进模型,将YOLOv8s的参数从11.1M降至8.3M,并在“中国水科院水面漂浮物数据集”上将mAP50从68.0%提升至77.9%。结果表明,该方法能提高检测精度,增强遮挡识别能力,使网络更适应河道复杂环境,有效提升无人机在河道中的实时检测能力,为水利管理提供了高效解决方案。
关键词
漂浮物识别
无人机
轻量化
实时检测
YOLOv8s
Keywords
floating debris identification
UAV
lightweight
real-time detection
YOLOv8s
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
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1
基于轻量化YOLOv8s模型的无人机河道漂浮物实时检测方法研究
王子垚
王梓源
钱保如
陆冠臣
王海蓉
《江苏水利》
2025
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