【摘 要】
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在人烟稀少的地区，气象设备的监测与检查面临着诸多挑战，包括设备安置位置偏僻、缺乏实时巡检等问题。为解决这一难题，本文基于在图像识别领域表现卓越的YOLOv8算法，提出了一种新的气象设备识别监控模型，通过将原有的高效的空间金字塔池化（spatial pyramid pooling-fast， SPPF）层替换为空间金字塔池化-全连接空间金字塔卷积（spatial pyramid pooling-fu
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在人烟稀少的地区，气象设备的监测与检查面临着诸多挑战，包括设备安置位置偏僻、缺乏实时巡检等问题。为解决这一难题，本文基于在图像识别领域表现卓越的YOLOv8算法，提出了一种新的气象设备识别监控模型，通过将原有的高效的空间金字塔池化（spatial pyramid pooling-fast， SPPF）层替换为空间金字塔池化-全连接空间金字塔卷积（spatial pyramid pooling-fully connected spatial pyramid convolution， SPPFCSPC）层，成功降低了计算量，提升了气象设备检测的速度。为了进一步提升模型在复杂环境下的性能，提出了YOLOv8-SA模型，通过在主干网络（backbone）中加入多头自注意力机制，更精准地捕获图像中不同区域之间的关联性，有力地提高了模型的准确性。为了验证模型的有效性，创建了一个专门的气象设备数据集，并进行了对比实验。实验结果表明，本文提出的YOLOv8-SA模型在检测速度和准确性方面均取得了显著的提升，在自制的数据集中检测精度为98.6%，与传统的YOLOv8模型相比，检测精度提升了0.6%。该模型可有效解决人烟稀少地区气象设备的监测问题，为提升监测系统的实用性和效率提供新思路。
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