来源：期刊VIP网 时间：
作者：陶筱娇;李健;王帅;杨钧;王永归;
单位：陕西科技大学电子信息与人工智能学院;陕西师范大学历史文化学院;
摘要：为解决手写甲骨文人工检测效率低、识别精度不足的问题，本研究将深度学习算法应用于手写甲骨文的自动检测中。首先，建立了手写甲骨文数据集并对其进行标注；然后，通过手动扩充数据集和二次标注，提高了数据集的可信度；最后，在YOLOv8算法基础上，使用滑窗裁剪和识别辅助技术对检测算法进行优化，提高甲骨文检测的准确性。实验结果表明，本研究提出的优化算法提高了模型检测手写甲骨文的精度，鲁棒性较好，具有一定的研究价值和应用前景。
关键词：甲骨文检测;;深度学习;;目标检测;;YOLOv8
基金资助：2018年度国家社科基金西部项目(No.18XKG003)
