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zhuge帮忙
创建于：2025-08-23
基于改进YOLOv8的电缆管道缺陷识别算法
￥200.00
| 使用环境 |
在电缆管道检测场景中，使用高分辨率相机在电缆管道内部进行拍摄，相机镜头距离管道内壁一定距离，平行于管道内壁拍摄，图像分辨率为480×480像素，输入网络图像尺寸调整为384×384像素。该算法适用于不同光照条件下的电缆管道缺陷检测场景，可处理因拍摄条件不同导致的图像质量差异。 |
| 使用对象 |
电缆管道内的缺陷，包括错位和残留异物。 |
| 使用目的 |
自动检测电缆管道内的缺陷，提高检测效率和准确性，减少人工检测的漏检率和成本，保障电缆管道的安全运行。 |
| 输入数据 |
电缆管道内部的可见光波段图像帧。 |
| 输出数据 |
缺陷类型（错位、残留异物）、缺陷位置坐标、缺陷尺寸信息。 |
| 硬件配置 |
CPU：13th Gen Intel (R) Core (TM) i5-13600KF @3.5GHz；GPU：RTX 4070 12G；内存：16GB；摄像头：高分辨率工业相机，用于拍摄电缆管道内部图像； |
| 样本获取 |
在电缆管道测试现场，模拟不同的错位条件、异物位置和光照强度，拍摄510张图像。通过数据增强技术，包括垂直和水平翻转、亮度调整、随机网格重排、颜色抖动和分段仿射变换等，将数据集扩充至1145张图像。 |
| 测试结果 |
在测试集上，改进算法的平均精度（AP）为96.2%，平均精度均值（mAP）为97.6%，模型大小为5.87MB，检测速度为167.5FPS。 |
| 执行速度 |
识别速度约6ms/次。 |
| 资源消耗 |
针对上述硬件配置，运行算法时，CPU平均占用率约为30%-40%，GPU平均占用率约为60%-70%，内存使用占比约30%-40%。 |
| 源码类型 |
Python版本源码 |
| 文件大小 |
算法程序文件22KB，权重文件36MB。 |
| 相关备注 |
本算法基于改进的YOLOv8框架，结合ASPP模块、CBAM注意力机制和ShuffleNet V2轻量化模块，针对电缆管道缺陷检测进行了优化，在提高检测精度的同时，降低了模型复杂度和计算资源消耗，具有较高的实用性和工程应用价值。 |
