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基于YOLOv8网络模型的电梯内电动自行车检测方法
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作者 王栩漓 王玲芝 吴英凡 《成组技术与生产现代化》 2024年第3期8-12,共5页
针对电动自行车进入电梯,入户充电而危及人身安全的问题,提出了一种基于深度学习的电梯内电动自行车自动检测方法。以YOLOv8作为核心检测的网络模型,通过构建数据集进行了训练和测试。结果表明,YOLOv8网络模型能够对电梯中违规进入的电... 针对电动自行车进入电梯,入户充电而危及人身安全的问题,提出了一种基于深度学习的电梯内电动自行车自动检测方法。以YOLOv8作为核心检测的网络模型,通过构建数据集进行了训练和测试。结果表明,YOLOv8网络模型能够对电梯中违规进入的电动自行车进行精准识别,即使在电动自行车被部分遮挡的情况下也能保持较高的识别率,证明了YOLOv8网络模型在不同场景下应用的有效性和稳定性。由对比实验可知,YOLOv8网络模型相对YOLOv5网络模型来说,不仅可提高安全管理的效率,而且能够及时预警,显著提升电梯乘客的安全。与传统人工检测和视频监控方法相比,提出的电梯内电动自行车检测方法能够实时处理图像并精确识别目标,具有较高的实用价值和广泛的应用前景。 展开更多
关键词 电梯安全 电动自行车检测 YOLOv8 目标检测 网络模型
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