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作品名称：基于YOLOv8和SE注意力机制的智能识别矿物质检测技术
学校名称：广东理工学院
参赛队伍：广理一队
队伍编号：208110
参赛学生：王硕旋伍嘉琪
指导老师：徐礼金杜建云
投票日期：2024年10月08日 00:00->2024年12月05日 15:00
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详细说明

本项目旨在解决传统矿物质识别方法在准确性和效率上的不足，提出了一种基于YOLOv8模型和SE（Squeeze-and-Excitation）注意力机制的智能矿物质检测系统。YOLOv8作为一种高效的深度学习目标检测模型，结合SE注意力机制在特征提取上进行优化，能够精准地识别不同种类的矿物，并有效提升检测精度和处理速度。

系统通过引入通道注意力和空间注意力模块，使得模型在处理图像时能更加关注矿物的关键特征信息，进而提高识别准确率。YOLOv8的核心优势在于其单次前向传播即可完成目标检测，大幅提升了识别速度，尤其在处理高复杂度图像时，表现优越。通过该系统，用户可以实现高效、准确的矿物自动识别，减少人为操作带来的误差，极大提升矿产资源勘探、工业生产等领域的智能化水平。

在硬件设计上，系统采用了Jetson Nano与Jetson Xavier NX计算平台，结合高分辨率摄像头和低功耗设计，确保了系统的实时性与稳定性。同时，前端界面友好，用户只需上传矿物图像即可迅速获得识别结果，极大地降低了操作难度。

实验结果显示，采用YOLOv8模型与SE注意力机制的系统相比传统矿物识别技术在多个标准矿物数据集上表现出更高的平均精确度（mAP）和更低的推理时间，证明了其在矿物识别中的有效性和先进性。未来的研究将进一步优化该系统在大规模数据集上的性能，并探索其在边缘计算设备上的部署，以满足更广泛的应用需求。

本项目为矿物快速、精准识别提供了新的技术路径，不仅能够提升矿产资源的开发效率，还能为其他领域的目标检测任务提供参考，展示了深度学习和注意力机制结合的巨大潜力。