一种基于WaveletPool、SA与YOLOv8结合的高铁外部环境异常检测方法

一种基于WaveletPool、SA与YOLOv8结合的高铁外部环境异常检测方法，包括以下步骤，步骤1：获取高铁外部的图片数据集，并对图片数据集进行预处理，得到图片训练集和图片验证集；步骤2：结合WaveletPool改进YOLOv8模型的卷积层，并基于SA机制，对YOLOv8模型的头部网络进行改进，构建改进的YOLOv8网络模型；步骤3：对改进的YOLOv8网络模型进行训练和验证，得到能够检测行人、动物、交通工具的检测网络模型；步骤4：获取以高铁外部环境为背景的行人、动物、交通工具图片作为等待检测的图片，并利用检测网络模型对等待检测的图片进行预测，得到该待检测的图片的检测结果。本发明具有小目标检测能力强、对形状相似目标的区分能力高、适应复杂环境的鲁棒性的特点。