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申请/专利权人：杭州电子科技大学信息工程学院

摘要：本发明公开了一种基于YOLOV8改进算法的窨井盖隐患检测系统,涉及计算机视觉技术领域，包括图像上传模块、图像增强模块、图片检测与识别模块、视频上传模块、视频检测与识别模块、摄像头监测模块、停止检测模块以及展示识别结果模块；图像上传模块，图像上传模块是将待检测的含有井盖的图片需经过相关功能模块的调用进行上传，只有成功上传后，相应的检测模块才能有效地对这些待检测图片进行操作。本发明中，添加注意力MHSA机制层：让模型同时关注不同位置信息，提高对输入数据的理解与表征能力；可变形卷积代替原来卷积：用可变形卷积V2替换YOLO_V8中的卷积层，增强对不规则形状物体的拟合能力，减少特征提取遗漏，使目标信息更完备。

主权项：1.一种基于YOLOV8改进算法的窨井盖隐患检测系统，其特征在于：包括图像上传模块、图像增强模块、图片检测与识别模块、视频上传模块、视频检测与识别模块、摄像头监测模块、停止检测模块以及展示识别结果模块；图像上传模块，所述图像上传模块是将待检测的含有井盖的图片需经过相关功能模块的调用进行上传，只有成功上传后，相应的检测模块才能有效地对这些待检测图片进行操作；图像增强模块，所述图像增强模块是采用背光图像增强技术对待检测的井盖图片进行了处理，以提升其质量；图片检测与识别模块，所述图片检测与识别模块利用经过训练的优化模型来识别上传图片中的井盖，并输出识别结果的类别；视频上传模块，所述视频上传模块是将待检测的含有井盖的视频也必须通过相关功能模块进行上传；只有成功上传后，相应的检测模块才能有效地对待检测的视频进行操作；视频检测与识别模块，所述视频检测与识别模块是利用经过训练的最优解模型来识别上传视频中每帧画面中的井盖，并输出相应的识别结果类别；摄像头监测模块，所述摄像头监测模块是支持连接到计算机自带摄像头或外接可移动摄像头，以进行实时的井盖检测和识别操作；停止检测模块，所述操作按钮，可立即停止检测，操作选择性强。这样，在视频检测或摄像头监测过程中，用户可以随时终止当前任务并进行其他操作；展示识别结果模块，所述展示识别结果模块是经过利用训练良好的最优解模型对含有井盖的图片或视频进行识别后，系统会显示出每帧画面或摄像头拍摄画面中井盖的类别及其识别的可信度。

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