基于YOLOv8改进的下水管道障碍物识别算法

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摘要： 为提升下水管道障碍物清理效率和管道障碍物识别准确率，提出一种基于YOLOv8改进的管道障碍物识别算法。通过优化YOLOv8目标检测模型，使其更适用于环境复杂的管道内部障碍物检测任务。在YOLOv8网络结构的基础上引入PGI模块，增加辅助可逆支路和多级辅助模块缓解信息瓶颈问题，减少精度损失；引入SCConv模块来替换C2f模块，在实现模型轻量化的情况下保持检测精度；引入Focal-Modulation模块改进了传统的SPPF模块，使模型的精度得到一定程度的提升。（剩余10839字）

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