26年WP计算机科学与技术基于YOLOV8的复杂环境下集装箱残损检测系统的设计与实现8.69-AI41.19-约24450字符-全日制.pdf

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WHKJ大学本科毕业设计I摘要随着全球贸易的快速发展，集装箱作为国际货物运输的核心载体，被广泛应用于海运、陆运及多式联运环节。在长期的运输过程中，集装箱常常受到外力作用，导致箱体外表面产生不同类型的损伤。本文旨在探究计算机视觉与深度学习技术在集装箱残损检测领域的应用，主要聚焦于残损的存在性判断和残损识别定位两大核心任务。综合运用多种数学模型及算法框架，进而完成图像特征的提取与分析，形成一套可落地的集装箱残损检测方案。针对集装箱残损的存在性判断，为建立训练速度快、分类结果准确的模型，本文引入 ResNet 残差神经网络实现图像的训练和...

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