针对传统的人工计数方法效率低、精度差、易造成鱼苗应激和损伤等问题,该研究以体长20～50 mm的草鱼苗为检测对象,提出了一种基于改进YOLOv8和多目标跟踪的小鱼苗计数方法。 根据鱼苗目标小且检测速度要求高的特点,在YOLOv8算法中引入了P2...
本项目对著名的YOLOv8模型进行了多角度的改进优化,并在特定数据集上实现了精度的上涨 采用改进版本的YOLOv8模型与两个表现优良的跟踪器结合(botsort和bytetrack) 基于Vue和Flask开发了一个目标跟踪算法展示平台,平台提供了图像检测和视频跟踪两种功能 视频跟踪实现了在两种应用场景下简单功能(逆行检测和球员轨迹分析) YO...
后训练YOLO v8n-seg实例分割网络,经过测试,模型精确率为97.7%,召回率为98.2%,mAP50为99.2%,单幅图像检测时间为3.5 ms,实现了对小鼠身体部位准确且快速地分割,可以满足Strongsort多目标跟踪算法的检测要求.针对Strongsort算法在多目标小鼠跟踪中存在的跟踪错误问题,对Strongsort做了两点改进:对匹配流程进行改进,将未...
基于改进YOLOv8和多目标跟踪的鱼苗计数方法 水产养殖业中鱼苗的数量检测是一个重要环节.针对传统的人工计数方法效率低,精度差,易造成鱼苗应激和损伤等问题,该研究以体长20～50mm的草鱼苗为检测对象,提出了一种基... 申阳,王冲宇,赵佳怡,... - 《农业工程学报》 被引量: 0发表: 2024年...
采用改进版本的YOLOv8模型与两个表现优良的跟踪器结合(botsort和bytetrack) 基于Vue和Flask开发了一个目标跟踪算法展示平台,平台提供了图像检测和视频跟踪两种功能 视频跟踪实现了在两种应用场景下简单功能(逆行检测和球员轨迹分析) YOLOv8目标检测组合优化改进(成功涨点): ...