摘要
本发明公开了一种基于改进YOLOv8n算法模型的光伏位姿识别方法，属于深度学习技术领域，包括S1、构建光伏板位姿数据集，包括数据采集、数据扩充、数据增强和数据标签处理；S2、搭建基于YOLOv8n的算法改进模型YOLOv8n‑PP，并引入MPDIoU边界盒回归损失函数，实现光伏板位姿识别检测；S3、评估YOLOv8n‑PP模型的性能，具体通过精确率P、召回率R、平均精度均值mAP、F1分数、浮点运算次数和检测帧率作为评价指标。本发明采用上述一种基于改进YOLOv8n算法模型的光伏位姿识别方法，改进后的YOLOv8n‑PP相对于原算法模型在精确率、召回率、平均精度均值、F1分数和帧率上均有显著提升，同时减少了浮点运算次数。
