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YOLOv8改进技术在铁轨表面缺陷检测中的应用

目录

内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.4本文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

铁轨表面缺陷检测技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1铁轨缺陷类型及特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.2传统铁轨缺陷检测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.3深度学习在缺陷检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

YOLOv8目标检测算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.1YOLOv8算法原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.2YOLOv8网络结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.3YOLOv8算法特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.4YOLOv8算法优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

基于YOLOv8改进的铁轨表面缺陷检测模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.1数据集构建与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.1.1数据采集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.1.2数据标注．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

4.1.3数据增强．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

4.2YOLOv8改进策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

4.2.1网络结构改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

4.2.2损失函数改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

4.2.3非极大值抑制优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

4.3模型训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

4.3.1训练参数设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

4.3.2模型性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

5.1实验环境设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

5.2定量评估结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

5.2.1检测精度分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

5.2.2检测速度分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

5.3定性评估结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

5.3.1实际应用案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

5.3.2与传统方法对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

6.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

6.2研究不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．