改進(jìn)YOLOv8的列車轉(zhuǎn)向架螺栓檢測(cè)方法研究

摘要： 為解決轉(zhuǎn)向架底部復(fù)雜環(huán)境和低分辨率條件下小目標(biāo)螺栓檢測(cè)難度大、精度低的問題，提出一種基于YOLOv8的多特征融合改進(jìn)算法。在圖像預(yù)處理階段，利用自適應(yīng)式對(duì)比度拉伸變換技術(shù)增強(qiáng)圖像質(zhì)量，突出螺栓細(xì)節(jié)特征，為后續(xù)目標(biāo)檢測(cè)算法提供高質(zhì)量輸入；在特征提取網(wǎng)絡(luò)中，引入SPD-Conv模塊替代傳統(tǒng)跨步卷積與池化操作，減少小目標(biāo)檢測(cè)中的細(xì)粒度信息丟失；在Backbone中，設(shè)計(jì)一種BoSTN... （共12頁）