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一种基于改进YOLOv8的钢材表面缺陷目标检测方法

Name: 一种基于改进YOLOv8的钢材表面缺陷目标检测方法
Brand: 湖南师范大学
SKU: 2024105176530
Availability: InStock

📄 申请号：CN202410517653.0 📄 发布日：2026/10/10

著录项目信息

申请日

2024-04-28

公开号

CN118823299B

公开日

2025-05-02

申请人

湖南师范大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_25

IPC 分类号

G06V10_25 , G06V10_82 , G06V10_774 , G06V10_776 , G06N3_0464 , G06N3_082 ,

技术画像

所属领域

图像识别图像识别人工智能算法目标检测

应用场景

钢材表面缺陷检测, 工业质检, 钢铁冶金, 智能制造, 机器视觉检测

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开了一种基于改进YOLOv8的钢材表面缺陷目标检测方法，其方法包括获取公开的钢材表面缺陷数据集NEU‑DET；将数据集按照8：1：1划分为训练集，测试集和验证集；对图像进行数据增强；构建改进的YOLOv8‑ST网络模型，将训练集和验证集导入检测模型训练；将训练好的检测模型对测试集上进行目标检测。本发明通过将Backbone中的C2f模块中的Bottleneck用MSBlock替换，构建为C2f_MSBlock模块，引入了多个分支来执行特征提取，并随着网络的深入逐渐增加卷积的核大小；在特征融合网络中引入轻量级上采样算子CARAFE，提高融合特征的质量和丰富度；将模型使用的CIoU损失函数替换为Wise‑Inner‑ShapeIoU损失函数，在聚焦于普通质量的锚框的前提下关注边界框本身的形状和尺度来计算损失；使用Mosaic数据增强，丰富了数据集的样本。本发明相较于原YOLOv8模型在检测精度上有明显提升。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN118823299B

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平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：6 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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