V8

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基于ECIOU结构嵌入YOLO的塔台视角目标检测
《航空工程进展》2025年第2期70-78,共9页钱基德 严浩 梁琰 曾昶畅 牟忆豪 
民航飞行技术与飞行安全重点实验室项目(FZ2022ZX59,FZ2022KF03)。
现有的塔台视角目标检测系统易出现定位偏差大、小目标检测精度低等问题,为解决该问题,提出基于ECIOU结构嵌入YOLO v8模型的塔台视角下飞机类目标检测方法,以提高检测的准确性和效率。在传统YOLO v8模型基础上,增加CBAM模块,加强目标特...
关键词：YOLO v8 飞行安全 远程塔台 目标检测 图像处理 
最新版GSMaP与IMERG日降水产品在中国内地的可利用性评估
《水文》2025年第2期63-72,共10页王银堂 高锐 李伶杰 孙骞 王磊之 苏鑫 刘勇 
国家重点研发计划项目(2022YFC3202802);国家自然科学基金项目(52009081);南京水利科学研究院研究生学位论文基金项目(Yy524001);中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金资助项目(Y523006)。
基于中国内地2411个气象站日降水观测数据,从有雨无雨辨识、降水定量表征以及极端事件监测3个方面,对GPM时代最新GSMaP V8(GSMaP-NRT,GSMaP-Gauge-NRT)与IMERG V06(IMERGEarly,IMERG-Late)近实时日降水产品在中国内地及八大地理气候分...
关键词：GSMaP V8 IMERG V06 日降水 精度评估 中国内地 
人工智能YOLO-V8算法构建早期胃癌图像检测系统的临床意义
《临床肿瘤学杂志》2025年第3期261-267,共7页金涛 姚镇东 毛伯能 蒋建中 陈燕春 
宜兴市卫生健康委员会重大项目(YXKY202209)。
目的验证YOLO-V8在胃癌内镜图像上的泛化性能,以评估其准确性和稳定性,完善YOLO-V8系统,优化构建的EGC-YOLO-V8人工智能系统,完善参数配置。方法收集2020年至2022年宜兴市人民医院的胃镜图像病例,根据病理类型将其分为两类,包括早期胃...
关键词：早期胃癌 人工智能 YOLO-V8 内镜诊断 
基于改进YOLO v8的苹果叶部病害检测方法
《江苏农业科学》2025年第5期147-156,共10页曾林涛 马嘉昕 丁羽 许晓东 
新疆生产建设兵团第一师阿拉尔市科技计划(编号:2020ZB04)。
针对苹果叶部病害在自然环境下形态和颜色特征较为复杂、区分度较低等特点,提出一种高效的病害检测模型,为病害的预防与科学化治理提供准确的依据。基于YOLO v8算法,在主干网络(backbone)末端,加入注意力机制Shuffle Attention(SA),根...
关键词：YOLO v8 苹果叶部病害 目标检测 Shuffle Attention C2f_DCNV2 MPDIoU 
基于YOLO v8算法的变电站视频监控多目标智能跟踪方法
《电信科学》2025年第3期179-189,共11页李奕炜 骆立实 赵波 何红亮 李维江 武建松 王晋元 周可新 
现阶段我国智能电网建设迅速发展,对变电站视频监控系统提出了更高的多样化、智能化需求。针对现有变电站视频监控摄像头对人员、车辆、异常入侵识别精度不足的问题,提出了一种基于YOLO v8算法的变电站视频监控多目标智能跟踪方法。首先...
关键词：变电站视频监控系统 YOLO v8算法 多目标智能跟踪 注意力机制 卡尔曼滤波器 
自主导航柑橘表型巡检机器人设计与试验
《农业机械学报》2025年第3期49-57,共9页陈耀晖 李家一 鲍泽韩 郝国强 余勇华 李善军 
国家重点研发计划项目(2024YFD1200500);华中农业大学数字农业研究专项(2662024SZ002);湖北省重点研发计划项目(2023BBB119)。
为了提高柑橘育苗的自动化水平,提出了一种适用于柑橘育苗的全自动表型巡检机器人。首先结合三维激光雷达与惯导信息对育苗环境进行SLAM建图,对得到的三维点云地图进行预处理与投影,得到适用于规划和导航的二维地图。然后,采用HDL_local...
关键词：柑橘育苗 巡检机器人 表型 无人驾驶 YOLO v8 
基于改进YOLO v8s模型的玉米病虫害图像识别
《江苏农业科学》2025年第5期231-243,共13页杨骞云 沈艳 
国家自然科学基金(编号:62172061);四川省科技计划重点研发项目(编号:2023YFG0116)。
针对目标检测模型YOLO v8s在光照变化大和背景杂乱情况下,对玉米病虫害进行识别过程中存在检测漏检率高以及鲁棒性较差的问题,提出了一种基于改进YOLO v8s的玉米病虫害识别模型——DSCGAM-YOLO v8s。DSCGAM-YOLO v8s模型基于YOLO v8s模...
关键词：玉米 病虫害识别 目标检测 YOLO v8模型 
基于YOLO v8-ABSeg的双孢蘑菇表型参数提取方法
《农业机械学报》2025年第3期158-168,共11页苗全龙 周扬 李建涛 周延锁 李玉 
浙江省“三农九方”农业科技协作计划揭榜挂帅项目(2023SNJF027);浙江省领雁计划项目(2021C02038&2021C02061);温岭市“揭榜挂帅”重点研发项目(2022N00005);中央农机研发制造推广应用一体化试点项目(2025ZYNJYFZZ009)。
针对双孢蘑菇采摘前人工获取其表型参数效率低、成本高的问题,提出了一种基于实例分割且适用于现代化工厂环境的双孢蘑菇表型参数提取方法。首先,对YOLO v8n-Seg实例分割模型进行改进,引入快速神经网络(Faster neural network,FasterNe...
关键词：双孢蘑菇 表型参数提取 实例分割 轻量化 注意力机制 YOLO v8 
不同电磁法勘探精度探讨
《广东水利水电》2025年第3期110-114,共5页安鑫 
引调水工程的勘察是一项比较复杂且繁重的任务,特别是大埋深引水洞线,深部地层构造发育比较复杂,从地表向下无规律可循,单一的物探方法容易受到多解性或其他条件的限制,精度很难保证。该文通过用V8和EH-4两种电磁法进行原位对比测试,对...
关键词：电磁法 构造测试 EH-4 V8 
基于YOLO v8-DIS算法的番茄果实成熟度检测
《江苏农业科学》2025年第5期46-54,共9页张永宏 宋先鲁 李宇超 秦夏洋 董天天 郭明艳 季雁琛 
江苏省现代农业机械装备与技术示范推广项目(编号:NJ2022-02)。
针对YOLO v8算法模型在番茄果实成熟度检测过程中存在的漏检和误检问题,通过改进算法模型,使其能够精准分辨番茄果实成熟状态。首先采用可变形卷积(DCN)增加卷积核几何变换的内部机制,使骨干网络中的C2f结构专注于果实成熟度信息,其次...
关键词：目标检测 YOLO 可变形卷积 番茄成熟度 注意力机制 
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