基于改进YOLOv8n的接触网螺栓识别与定位方法

来源：计算机测量与控制杂志2025年第12期北京时间：

作者：吴守烨,孟祥印,肖世德,卢秀杰,迟元斌

摘要：传统的接触网螺栓识别方式效率较低，且现有的螺栓定位方法研究较少；针对上述问题，提出了一种结合改进YOLOv8n模型和RGB-D相机的接触网螺栓识别与定位方法；对目标识别模型YOLOv8n进行了创新改进，增加小目标检测层以增强特征融合；引入SE注意力机制突出关键特征，提高模型检测精度；引入BiFPN模块提升多尺度特征融合效率；采用轻量级SCDown卷积降低模型参数量且保证检测性能；引入WIoU-v3损失函数加速模型收敛并提升回归精度；基于螺栓的对称特性和图像处理技术，提出新的方法来实现螺栓定位，结合目标识别模型和RGB-D相机深度信息，以此获取螺栓的三维中心坐标和空间姿态；实验结果表明，改进后的识别模型在测试集上的mAP0.5达到90.7%，比原模型提高2.1%，并减少了8.0%的参数量，螺栓定位方法也能够实现对接触网螺栓的有效定位，验证了该方法的可靠性。

关键词：电气化铁路接触网; 螺栓识别定位; 机器视觉;YOLOv8n; RGB-D相机

基金资助：四川省科技厅重大专项(2022ZDZX0002)；四川内江高新技术产业开发区管理委员会西南交通大学产学研合作资助课题(R110223H01022)