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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