基于改进YOLOv8的海上平台管道油液滴漏检测

来源：电子测量技术杂志2026年第5期北京时间：

作者：杨金丽，李伟，何骁勇，刘凯书，顾继俊

单位：1.中海油研究总院有限责任公司 北京 100028; 2.中国石油大学(北京)机械与储运工程学院 北京 102249

摘要：针对海上平台管道油液滴漏检测中存在的尘雾干扰、目标尺度多变以及复杂背景等挑战，提出了一种基于改进YOLOv8模型的海上平台管道油液滴漏检测方法。首先，采用C2f_MP模块替换主干网络中的C2f模块，增强了细节特征提取能力。其次，通过在模型颈部引入高效多尺度注意力机制（EMA），提高了模型对复杂场景中多尺度目标的特征关注度，提升模型对于小目标的识别能力。最后，将原有检测头优化为4个轻量化小目标检测头，显著改善了小目标检测效果并采用WIoU损失函数增强训练效果，提升模型识别准确率。实验结果表明：改进YOLOv8模型在保持118 fps实时检测速度的同时，精确率较基线模型YOLOv8s提升2.3%，mAP@0.5提升2.4%。实际应用测试显示，改进模型在某海上平台管道油液滴漏检测中的平均准确率达到96.25%，满足工程应用需求，为复杂工业环境背景下的海上平台管道安全监测提供了有效的技术解决方案。

关键词：改进YOLOv8;管道油液滴漏;小目标检测;多尺度融合;遮挡目标;EMA注意力机制

基金资助：海上无人平台智能化提升关键技术研究项目（KJZH-2024-2901）、地球深部探测与矿产资源勘查国家科技重大专项(2024ZD1000800，2024ZD1000806)资助