基于深度學(xué)習(xí)的門(mén)機(jī)運(yùn)行工況人車(chē)檢測(cè)算法研究

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摘要：水電站一般通過(guò)視覺(jué)檢測(cè)的方法保證門(mén)機(jī)運(yùn)行工況安全. 在門(mén)機(jī)工作區(qū)域內(nèi)，人員和車(chē)輛是主要的危險(xiǎn)源. 基于深度學(xué)習(xí)方法，針對(duì)檢測(cè)圖像中人員和車(chē)輛目標(biāo)尺度不一、存在遮擋的問(wèn)題，對(duì)YOLOv8s模型進(jìn)行改進(jìn). 主干使用引入EMA 注意力機(jī)制和動(dòng)態(tài)卷積的Dy?EMA_C2f模塊替代原有C2f，提高對(duì)空間（剩余5543字）