基于YOLOv8小目标检测算法的无人机智能巡视系统平台设计与实现  

作　　者：谢国良 崔军舰 郭鸣翔 袁坤 

机构地区：[1]中联润世新疆煤业有限公司,新疆昌吉回族自治州831100 [2]中国矿业大学,江苏徐州221116

出　　处：《科技与创新》2025年第6期55-58,共4页Science and Technology & Innovation

摘　　要：传统的目标检测算法在无人机应用中面临一些挑战,如高空拍摄环境下的目标过小导致特征不明显、模糊和视角变化等。为克服这些困难,提出了一种基于深度学习的小目标检测算法。该算法基于YOLOv8模型深度改造,以提高在高空环境下对小目标的检测准确性和稳定性。在真实的露天采矿场景中进行了大量的实验和测试,并与传统的目标检测方法进行了比较。实验结果表明,所提算法在30~100 m高空范围内能够有效地检测出矿区中的目标,如人员和车辆。通过应用所提算法和技术,结合无人机的灵活性和机动性,矿区的巡检工作效率得到极大提升,并为危险或难以到达的区域提供了重要的安全保障。

关 键 词：YOLOv8算法 无人机 目标检测 智能巡检 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]