一种基于改进YOLOv8算法的机场飞鸟检测方法

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一种基于改进YOLOv8算法的机场飞鸟检测方法
申请号:CN202510137249
申请日期:2025-02-07
公开号:CN119964203A
公开日期:2025-05-09
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于改进YOLOv8算法的机场飞鸟检测方法,包括:获取机场的待检测图像;将待检测图像输入基于改进YOLOv8算法的飞鸟检测模型,进行飞鸟检测;输出飞鸟检测结果。本发明的基于改进YOLOv8算法的机场飞鸟检测方法,基于改进YOLOv8算法的改进,提升了机场飞鸟检测过程中的准确度和检测速度,实现了在机场环境下高效率完成对飞鸟的检测。
技术关键词
机场飞鸟 模块 全局特征提取 算法 融合特征 空间特征信息 卷积特征 周边环境信息 训练集 中间层 随机梯度下降 图像 检测头 样本 优化器 上采样 多项式 高效率 网络 策略
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