26年WP通信工程基于YOLOv8的河道垃圾检测算法11.08-AI15.28.docx

下载本文档

阅读 0
格式 docx
大小 7.28 MB
约53页
2026-06-26
收藏
评论
点赞(0)
海报
举报

26年WP通信工程基于YOLOv8的河道垃圾检测算法11.08-AI15.28.docx_第1页

1/53页

26年WP通信工程基于YOLOv8的河道垃圾检测算法11.08-AI15.28.docx_第2页

2/53页

26年WP通信工程基于YOLOv8的河道垃圾检测算法11.08-AI15.28.docx_第3页

3/53页

26年WP通信工程基于YOLOv8的河道垃圾检测算法11.08-AI15.28.docx_第4页

4/53页

26年WP通信工程基于YOLOv8的河道垃圾检测算法11.08-AI15.28.docx_第5页

5/53页

26年WP通信工程基于YOLOv8的河道垃圾检测算法11.08-AI15.28.docx_第6页

6/53页

26年WP通信工程基于YOLOv8的河道垃圾检测算法11.08-AI15.28.docx_第7页

7/53页

26年WP通信工程基于YOLOv8的河道垃圾检测算法11.08-AI15.28.docx_第8页

8/53页

26年WP通信工程基于YOLOv8的河道垃圾检测算法11.08-AI15.28.docx_第9页

9/53页

26年WP通信工程基于YOLOv8的河道垃圾检测算法11.08-AI15.28.docx_第10页

10/53页

在线预览已结束，请下载后查看完整版，加入VIP享文档下载特权

/53

文本预览下载提示常见问题

- II -基于 YOLOv8 的河道垃圾检测算法摘要近年来由于城市化进程加快造成河道垃圾污染日益严重，传统的巡河方式费时费力、不及时、易遗漏或误判，不能很好地进行智能水环境监控。为解决对河道内漂浮物进行准确、快速、自动化的识别问题，在此基础上基于 YOLOv8 目标检测算法，结合河道中出现的小目标数量较多、背景复杂以及细节易丢失等问题进行改进并实验分析。首先，总结水域垃圾检测相关工作以及 YOLOv8 算法应用于河流等复杂环境中存在的问题；接着引入 EMA 高效多尺度注意力机制提高模型对重要信息的关注度同时抑制背景的影响；增加一个小目标专门检测分...

1、当您付费下载文档后，您只拥有了使用权限，并不意味着购买了版权，文档只能用于自身使用.。
2、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。
3、如文档内容存在违规，或者侵犯商业秘密、侵犯著作权等，请点击“违规举报”。

碎片内容