简介:摘要:随着城市化与工业化的推进,国民经济水平得到了极大的提高。人类的生产活动在创造出大量物质财富的同时,也造成了严重的环境污染问题。本文对YOLOV8网络进行了改进,使用了深度可分离卷积和注意力机制,并提出了一种轻量型目标检测算法,即YOLOV8(ECA)。其在嵌入式设备上可实现20FPS的检测速度,黑烟车识别率可达95.57%。
简介: 摘要:容8-2是择形装置的关键反应釜,近年来,该设备检修频繁,罐顶轴承使用寿命短,通过完善工艺和设备结构,减少设备故障率,延长设备的使用,提高了装置的整体运行水平。
简介:摘要:全球垃圾问题日益加剧,垃圾分类成为重要的环保任务。本研究结合深度学习与Yolov8图像处理技术,提出创新的智能废旧材料检测方法,通过综述现有智能垃圾分类技术,揭示其在复杂场景中的局限性,并在技术、社会、政策等方面讨论推行智能垃圾分类的可能性。详细介绍了所提方法的模型架构、工作流程、数据收集、训练过程,并通过精度曲线分析展示了模型的高性能。延伸研究验证了模型在多物体检测、各角度准确性方面的出色表现,结合用户调查提供实际应用参考。综合研究结果显示显著进展,为废旧材料处理提供可行解决方案,对未来垃圾分类研究具有重要意义。