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申请/专利权人：中国矿业大学
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOv8n算法的智能井下钻杆计数方法，该方法包括：获取井下打钻杆图像并对图像进行预处理，得到预处理后的图像；基于YOLOv8n网络模型结构，引入Dyhead模块、EMA模块和Inner‑WIoU损失函数，构建钻杆计数网络模型；运用DeepSORT算法对图像里检测到的person、drillrod和drillingmachine种类进行目标跟踪；计算person与drillrod的IoU值是否大于设定阈值1，若大于则进行下一步判断，若小于则返回跟踪；判断drillrod与drillingmachine的IoU值是否大于设定阈值2，若大于阈值则计数加1，若小于阈值则返回跟踪。本发明实例能同时提高模型检测的准确率、召回率以及精度。本发明作为基于改进的YOLOv8n算法的井下智能钻杆计数研究，可广泛应用于井下智能检测领域。
主权项：1.一种基于改进的YOLOv8n算法的智能井下钻杆计数方法，其特征在于：所述计数方法包括以下步骤：步骤1：获取井下打钻杆图像并对图像进行预处理，得到预处理后的图像；步骤2：基于YOLOv8n网络模型结构，引入Dyhead模块、EMA模块和Inner-WIoU损失函数，构建钻杆计数网络模型；步骤3：运用DeepSORT算法对图像里检测到的person、drillrod和drillingmachine种类进行目标跟踪；步骤4：计算person与drillrod的IoU值是否大于设定阈值1，若大于则进行下一步判断，若小于则返回跟踪；步骤5：判断drillrod与drillingmachine的IoU值是否大于设定阈值2，若大于则计数加1，若小于则返回跟踪。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国矿业大学 一种基于改进的YOLO v8n算法的智能井下钻杆计数方法
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