基于YOLOv8与气象数据的智能路灯动态调光策略
摘要
为实现路灯的精准识别,本研究依托YOLOv8搭建检测模型,针对性采集多样环境下的视频数据,构建含
524张图像的数据集并划分训练与验证集,创新采用“灯杆”“灯罩”双标签标注方式。经测试,模型在复杂场景中
展现出良好的检测效果,双标签设计为路灯部件的分别识别与分析提供了可行路径,为相关基础设施的智能化管理
提供了技术思路。
524张图像的数据集并划分训练与验证集,创新采用“灯杆”“灯罩”双标签标注方式。经测试,模型在复杂场景中
展现出良好的检测效果,双标签设计为路灯部件的分别识别与分析提供了可行路径,为相关基础设施的智能化管理
提供了技术思路。
关键词
YOLO框架;路灯识别;双标签体系;环境适应性;智能管理
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PDF参考
[1]楚 家, 肖 敏, 周 迅, 等.基 于 改 进YOLO v8的
复杂环境下农田害虫检测算法[J/OL].江苏农业科学,
1-13[2025-08-11].
[2]侯文慧,龚昌智,曹文昊,等.基于超分辨率增
强与改进YOLOv8的番茄叶片病害检测[J/OL].农业工程
学报,1-10[2025-08-11].
[3]郁基业,杜宏旭,滕汉武,等.基于轻量化视觉
算法的智能物流仓储系统设计与实现[J].机器人产业,
2025,(04):90-95.
[4]李 尚 平, 覃 勇 华, 黄 伟 斌, 等.基 于YOLO
v8-SD的预切式甘蔗种质量检测方法研究[J].农业机械学
报,2025,56(07):457-467.
[5]刘艺豪,周名扬,陈度,等.基于深度学习和视
觉显著性算法的自然环境中烟叶成熟度判别[J].农业机械
学报,2025,56(07):502-512.
DOI: http://dx.doi.org/10.12361/2661-3506-07-12-151260
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