DL00755-基于YOLO深度学习的井盖缺陷检测系统可换模型

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YOLOv8（You Only Look Once Version 8）是近年来深度学习领域中广泛应用的一种高效目标检测算法，特别擅长处理实时目标识别任务。在城市基础设施的管理和维护中，井盖缺陷的检测是一个重要的研究方向。井盖作为城市排水系统的重要组成部分，其破损、松动或错位等缺陷可能导致交通事故、环境污染等安全隐患。传统的井盖缺陷检测方法依赖人工巡检，不仅效率低下，而且容易受到人为因素影响，检测结果存在一定的偏差。随着智能监控和计算机视觉技术的快速发展，基于深度学习的目标检测算法逐渐被应用于井盖缺陷的自动化检测。YOLOv8通过引入新的网络结构、改进的损失函数以及优化的训练方式，能够在保证高精度的同时，实时识别井盖的缺陷类型和位置。相比于传统的图像处理技术，YOLOv8具有较强的适应性和鲁棒性，能够处理不同光照、天气、视角等复杂环境下的井盖图像，实时检测井盖的裂缝、变形、污渍等问题。研究表明，YOLOv8在井盖缺陷检测中的应用，能够大大提高检测的自动化水平和准确性，为城市基础设施的维护和安全管理提供了重要的技术支持。