公开(公告)号：CN119540352A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411599988.8

申请日：2024-11-08

Applicant: 塔里木大学

Inventor： 罗继东 ,  侯宝华 ,  罗真伟 ,  李达 ,  刘文亮 ,  张洪洲 ,  雷霆娇

IPC: G06T7/73 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V20/70 ,  G06V20/56 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464

Abstract: 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。