基于深度学习的门机运行工况人车检测算法研究

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摘要：水电站一般通过视觉检测的方法保证门机运行工况安全. 在门机工作区域内，人员和车辆是主要的危险源. 基于深度学习方法，针对检测图像中人员和车辆目标尺度不一、存在遮挡的问题，对YOLOv8s模型进行改进. 主干使用引入EMA 注意力机制和动态卷积的Dy‑EMA_C2f模块替代原有C2f，提高对空间（剩余5543字）

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