基于YOLOv8的水下人体声呐图像实时目标检测轻量化算法.docxVIP

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2024-11-24 发布于广东
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基于YOLOv8的水下人体声呐图像实时目标检测轻量化算法.docx

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基于YOLOv8的水下人体声呐图像实时目标检测轻量化算法

1.内容综述................................................2

1.1研究背景.............................................2

1.2研究意义.............................................3

1.3国内外研究现状.......................................5

2.基于YOLOv8的实时目标检测技术............................6

2.1YOLOv8算法概述.......................................8

2.2YOLOv8算法原理.......................................9

2.3YOLOv8算法优势......................................10

3.水下人体声呐图像特性分析...............................11

3.1声呐图像概述........................................12

3.2水下人体声呐图像特点................................13

3.3图像预处理方法......................................14

4.轻量化算法设计与实现...................................15

4.1轻量化策略..........................................17

4.1.1网络结构优化....................................17

4.1.2模型压缩........................................18

4.1.3模型加速........................................19

4.2轻量化算法实现步骤..................................20

5.实验与分析.............................................22

5.1实验环境与数据集....................................23

5.2实验方法与评价指标..................................24

5.2.1实时性评估......................................25

5.2.2准确性评估......................................26

5.2.3精确度评估......................................27

5.3实验结果与分析......................................28

6.性能对比与分析.........................................29

6.1与其他轻量化算法对比................................31

6.2与传统目标检测算法对比..............................33

7.应用场景与前景.........................................34

7.1水下安全监控........................................35

7.2水下救援............................................36

7.3水下机器人导航......................................37

1.内容综述

水下环境的特殊性给目标检测带来了新的挑战，特别是在采用声呐成像技术进行目标识别与跟踪的领域。本研究基于YOLO系列必威体育精装版版本YOLOv8，提出一种轻量化算法，旨在提升声呐图像中水下人体目标的实时检测性能。该算法通过优化模型结构、裁剪非必要的操作以及采用高效特征提取策略，力求在保持高精度的同时显著降低计算复杂度。本综述将详细介绍算法的构建过程，包括模型架构的选择与调整、轻量化技术的应用、训练策略的优化，以及性能评估的方法。此外，还将探讨该