yolov8船舶论文
时间: 2025-06-12 22:47:46 浏览: 8
### 改进的YOLOv8算法在船舶检测和海事应用中的研究
YOLOv8 算法作为一种高效的实时目标检测框架,在多个领域中得到了广泛应用。对于船舶检测和海事应用,YOLOv8 的改进版本通过引入特定优化策略,显著提升了对复杂场景下目标的识别能力[^1]。
#### YOLOv8 在船舶检测中的应用
在船舶检测领域,YOLOv8 算法被广泛应用于港口监控、海上交通管理和船舶识别等任务中。为了适应复杂的海事环境(如波浪干扰、光照变化和背景杂乱),研究人员通常会对 YOLOv8 进行以下改进:
- **增强特征提取能力**:通过替换主干网络中的标准卷积层为 SPD-Conv 构建块,提升对中小尺寸目标(如小型船只)的检测性能。
- **注意力机制引入**:在每个下采样阶段后加入 EMA 注意力模块,以提高模型对关键特征的捕捉能力,特别是在复杂背景下的目标检测。
- **损失函数优化**:将原始的 C-IOU 损失函数替换为 Focal-SIoU 损失函数,从而更好地平衡正负样本权重,提高模型对困难样本的鲁棒性。
这些改进措施使得 YOLOv8 在船舶检测中的准确率、召回率和平均准确率分别达到较高水平,具体数值可能因数据集不同而有所差异,但总体性能优于原始模型。
#### 相关研究论文
以下是一些与 YOLOv8 算法在船舶检测和海事应用相关的研究方向和论文主题:
1. **改进的 YOLOv8 用于复杂海事环境下的船舶检测**:该研究探讨了如何通过调整网络架构和训练策略,提升 YOLOv8 在波浪干扰和光照变化条件下的检测性能。
2. **基于 YOLOv8 的海上交通管理系统**:此论文提出了一种结合 YOLOv8 和边缘计算技术的系统架构,用于实时监测和管理海上交通流量。
3. **YOLOv8 在无人船自主导航中的应用**:该研究探索了 YOLOv8 在无人船避障和路径规划中的潜力,重点在于如何优化模型以适应嵌入式设备的资源限制。
4. **跨模态船舶检测:融合红外与可见光图像的 YOLOv8 方法**:此论文提出了一个跨模态检测框架,利用 YOLOv8 结合红外和可见光图像进行全天候船舶检测。
#### 示例代码
以下是一个基于 YOLOv8 的船舶检测代码示例,适用于 PyTorch 框架:
```python
import torch
from ultralytics import YOLO
# 加载预训练模型
model = YOLO("yolov8n.pt")
# 定义船舶检测的数据集路径
data_path = "ship_dataset.yaml"
# 训练模型
results = model.train(data=data_path, epochs=50, imgsz=640)
# 验证模型性能
metrics = model.val()
```
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