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作者：张璐莹;赵晨;蒋鹏;邱怡宁;庞木洪;董雨航;
单位：东北石油大学石油工程学院;东北石油大学三亚海洋油气研究院;
摘要：针对长输管道漏磁缺陷检测精度低、存在误检和漏检等问题，提出了一种改进YOLOv8长输管道漏磁缺陷检测算法。具体改进包括：在颈部结构引入卷积注意力模块(Convolutional Block Attention Module, CBAM),通过通道注意力和空间注意力两个模块结合更好地捕捉特征之间的相互依赖关系；在骨干网络引入空间到深度卷积(Space-to-Depth Convolution, SPD-Conv)模块，充分提取管道漏磁缺陷的特征信息；采用增强型完全交并比(Enhanced Complete Intersection over Union, ECIoU)损失函数替代原损失函数，提升模型检测性能。试验结果表明，改进YOLOv8算法的M_(AP,50)和M_(AP,50:95)分别达到85.7%和70.7%,比基础网络YOLOv8分别提升了3.4百分点和5.9百分点。该研究验证了改进YOLOv8算法在复杂工业场景中的应用潜力，为管道维护提供了高效技术方案。
关键词：安全工程;;改进YOLOv8算法;;深度学习;;长输管道;;漏磁缺陷检测
基金资助：中国博士后科学基金第17批特别资助项目(2024T170127)
