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申请/专利权人：哈尔滨工程大学
摘要：本发明公开了一种改进YOLOv8的森林火情检测方法，属于图像检测技术领域，包括：预处理原始图像数据；利用骨干网络中提出的蛇形Transformer模块提取带状火焰的特征信息；利用颈部网络中设计的混合深度卷积网络捕捉目标细粒度尺度信息；利用头部网络的SIoU损失中的角度惩罚定位烟雾边界；构建改进YOLOv8的森林火情检测模型；利用所述改进YOLOv8的森林火情检测模型进行火情检测，完成森林火情检测任务。本发明提出的改进YOLOv8的森林火情检测方法，在检测精确度、定位效果上有较好的表现，具有一定有效性。
主权项：1.一种改进YOLOv8的森林火情检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取原始图像数据，对所述原始图像数据进行预处理，获得预处理后的图像数据；将蛇形Transformer模块作为骨干网络，将混合深度卷积网络作为颈部网络，将SIoU损失作为头部网络构建改进YOLOv8的森林火情检测模型；将所述预处理后的图像输入至所述改进YOLOv8的森林火情检测模型中进行计算，获得森林火情检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工程大学 一种改进YOLOv8的森林火情检测方法
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