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申请/专利权人：合肥工业大学
摘要：本发明涉及预埋件检测和图像识别模型技术领域，尤其是一种预埋件检测方法、装置、系统和存储介质。本发明提出的预埋件检测方法，对原YOLOv8模型的主干网络做出了针对性改进。主干网络上为增强模型检测能力且保持模型的轻量化，将部分C2f模块替换为了MBCA模块，该模块在参数量减少的前提下再引入了CA注意力机制，以增加网络关注到的位置信息，避免了全局池化中位置信息的丢失，能够较好地提取预制楼板中预埋件位置信息，提高预埋件检测精度。
主权项：1.一种预埋件检测方法，其特征在于，包括以下步骤；构建学习样本并分割为训练集和验证集，学习样本为已标注预埋件的图像样本，标注信息包括预埋件类别和位置；令模型YOLOv8中的同名网络顺序命名，将模型YOLOv8的躯干网络中的第一C2F模块和第二C2F模块均替换为MBCA模块，形成改进模型；令改进模型在训练集上进行训练，直至改进模型在验证集上达到收敛条件；获取待检测图像，并输入收敛后的改进模型，改进模型对待检测图像进行识别，标注预埋件；MBCA模块包括顺序连接的第一Conv网络、第一激活层、第一批归一化层、第一DWConv网络、第二激活层、第二批归一化层、CA模块、第二Conv网络、第三批归一化层、随机丢弃层和维度叠加网络；第一Conv网络的输入即为MBCA模块的输入；维度叠加网络的输入还连接MBCA模块的输入，维度叠加网络的输出即为MBCA模块的输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 一种预埋件检测方法、装置、系统和存储介质
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