一种基于YOLOv8的轻量级网络模型的无人机图片识别方法及设备
申请号:CN202510664774
申请日期:2025-05-22
公开号:CN120564083A
公开日期:2025-08-29
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于YOLOv8的轻量级网络模型的无人机图片识别方法,包括:采集包含多视角、多光照、多天气条件的图像数据并进行预处理,组成数据集;构建轻量级无人机图片识别模型;进行训练,保存训练得到的最优的无人机图片识别模型;得到识别结果。本发明通过引入轻量级CPU网络,大幅削减参数量,降低计算复杂度达80%‑90%,确保无人机在执行图片识别任务时的流畅性与稳定性,为无人机在实际作业中的持续运行提供了关键保障;能精准聚焦于图像中的关键特征,有效减少冗余信息干扰,能够在无人机有限的计算资源条件下,实现高效、精准的图片识别,为无人机在多个领域的应用提供有力的技术支持。
技术关键词
无人机图片
识别方法
计算机程序指令
网络
全局平均池化
消除图像噪声
空间金字塔池化
空间权重矩阵
局部空间特征
注意力机制
滤波算法
输电线路巡检
通道
多视角
随机梯度下降
加权平均法
处理器
椒盐噪声