基于改进YOLOv8的带电作业绝缘毯表面缺陷自动识别.docxVIP

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2025-03-11 发布于广东
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基于改进YOLOv8的带电作业绝缘毯表面缺陷自动识别.docx

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基于改进YOLOv8的带电作业绝缘毯表面缺陷自动识别

一、内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2研究的重要性及价值．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

国内外研究现状及发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.1国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.2发展趋势与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

二、相关技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

YOLOv8算法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.1YOLO系列算法发展概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

1.2YOLOv8新特性及改进点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

绝缘毯及缺陷类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.1绝缘毯简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.2缺陷类型及识别难点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

三、基于改进YOLOv8的绝缘毯表面缺陷识别方法．．．．．．．．．．．．．．．．13

数据集准备与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

1.1数据集来源及标注．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

1.2数据增强与预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

模型构建与训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

2.1模型架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

2.2模型训练策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

缺陷识别流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

3.1图像输入与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

3.2缺陷识别与分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

3.3结果输出与评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

四、实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

1.1实验环境与平台．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

1.2实验数据集及划分．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

1.3实验评价指标与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

2.1模型性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

2.2识别准确率对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

2.3模型优化与改进效果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

五、模型优化与改进策略探讨基于实验反馈的模型优化措施．．．．．．31

一、内容简述

本论文旨在探讨一种新型的带电作业绝缘毯表面缺陷自动识别技术，该技术基于对YOLOv8目标检测算法的优化与改进。研究通过对绝缘毯表面缺陷的自动识别，旨在提升带电作业的安全性及效率。在研究过程中，我们针对传统识别方法中存在的检测效率低、准确性不足等问题，对YOLOv8算法进行了深入剖

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