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[发明专利]基于合成孔径雷达数据的海上船舶检测方法-CN202310617707.6在审
发明人：雷钧涵 -专利权人：福建工程学院
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V20/54 文献下载
摘要：本发明公开基于合成孔径雷达数据的海上船舶检测方法，对SAR船舶图像数据进行预处理和标注生成船舶图像数据集，并对船舶图像数据集按设定比例分为训练集、验证集和测试集，在YOLOv8网络添加增强对关键特征信息的提取能力的CCA模块和挖掘图像的深层特征信息的Transformer模块以构建CCAT‑YOLOv8网络；采用训练集来对CCAT‑YOLOv8网络进行训练得到CCAT‑YOLOv8检测模型，同时使用测试集来评估CCAT‑YOLOv8检测模型的性能，评价合格后则结束测试；将带检测SAR船舶图像输入的CCAT‑YOLOv8检测模型得到船舶检测结果。
基于合成孔径雷达数据海上船舶检测方法

[发明专利]一种无人机航拍视角下基于改进YOLOv8的青皮核桃目标检测方法-CN202310710722.5在审
发明人：云利军;钟天泽;杨璇玺;陈载清;王挥华 -专利权人：云南师范大学
申请日： 2023-06-15 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：本发明涉及一种无人机航拍视角下基于改进YOLOv8的青皮核桃目标检测方法，属于目标检测技术领域。本发明首先采集目标图像样本数据，构建样本数据集，接着对样本数据集进行标准化处理，得到待识别数据集，然后对目标检测算法YOLOv8进行改进，获得改进的目标检测算法YOLOv8，具体为在目标检测算法YOLOv8的主干网络中引入CA注意力机制(CoordinateAttention)，最后利用改进的目标检测算法YOLOv8对待识别数据集中的图像信息进行识别，获得识别结果。本发明采用改进的目标检测算法YOLOv8提升了一般情况下的青皮核桃果实的目标检测性能。
一种无人机航拍视角基于改进 yolov8 青皮核桃目标检测方法

[发明专利]一种基于改进YOLOv8的公共场所吸烟检测方法-CN202310848825.8在审
发明人：刘丽娟;张澳 -专利权人：大连交通大学
申请日： 2023-07-10 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：一种基于改进YOLOv8的公共场所吸烟检测方法，该发明对商场中监控视频的吸烟行为进行检测，吸烟行为包括嘴上叼香烟并呼出香烟的烟雾，手中持有点燃的香烟，改进后YOLOv8模型，解决了误检率高和准确性低等问题包括以下步骤：S1、采集吸烟图像形成数据集，使用Labellmg标注图像，划分数据集；S2、采用YOLOv8模型，同时增加小目标检测层；S3、改进YOLOv8骨干网络，用轻量化网络MobileNetV3代替Darknet53；S4、为YOLOv8模型的Neck中引入注意力机制CBAM；S5、优化损失函数，将CIoU替换为EIoU；S6、基于预设的测试集输入到训练好的改进的YOLOv8模型中，对每一张图像进行检测本发明通过改进YOLOv8模型提升了准确率、检测速度和精度。
一种基于改进 yolov8 公共场所吸烟检测方法

[发明专利]一种基于YOLOv8模型的不锈钢箔侧翻检测方法-CN202310898085.9在审
发明人：任岩;段浩杰;赵永顺;员朝波;穆钧成 -专利权人：山西太钢不锈钢精密带钢有限公司
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种基于YOLOv8模型的不锈钢箔侧翻检测方法，建立YOLOv8模型，使用工业相机拍摄不锈钢箔，获取不锈钢箔的图像；获取并处理不锈钢箔生产过程中产生的侧翻图像，对所述不锈钢箔图像和所述侧翻图像进行数据处理后形成不锈钢箔侧翻训练数据集；对所述不锈钢箔侧影训练数据集进行K‑Means值聚类计算，得到新的锚箱值（anchorbox），将新的锚箱值替换为原始YOLOv8模型中的数据集参数；通过所述不锈钢箔侧向训练数据集训练YOLOv8模型，得到改进的YOLOv8模型，利用改进的YOLOv8模型对所述不锈钢箔图像进行侧向目标检测。
一种基于 yolov8 模型不锈钢箔侧翻检测方法

[发明专利]一种用于垄间果蔬计数的视觉检测计数方法-CN202310511669.6在审
发明人：曹子昂;侯文慧;周传起;杨智杰;梅芳芳;王玉伟;刘路 -专利权人：安徽农业大学
申请日： 2023-05-09 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于垄间果蔬计数的视觉检测计数方法，本发明的技术方案在YOLOv8网络的基础上添加自动计数功能，将YOLOv8网络原有的CIoU损失函数优化为Alpha‑IoU损失函数，增加其检测精度。将FasterNet与YOLOv8网络深度融合，打造更快的检测网络，为实时检测提供了一定的保障，同时将YOLOv8算法进行优化，实现在跟踪检测果蔬的同时对果蔬ID进行自动统计。
一种用于垄间果蔬计数视觉检测方法

[发明专利]基于注意力机制与多尺度特征融合的YOLOv8目标检测方法-CN202310896292.0在审
发明人：曹旺斌;王明;李丽芬;梅华威;张月圆 -专利权人：华北电力大学（保定）
申请日： 2023-07-20 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于注意力机制与多尺度特征融合的YOLOv8目标检测方法。该方法包括以下步骤：获取可见光绝缘子缺陷图像数据集，人工进行数据筛选；利用labelimg工具对收集到的图像数据进行人工标注；将CBAM注意力机制、BiFPN多尺度特征融合金字塔、SIoU损失函数与YOLOv8模型结合，构建YOLOv8‑CBS模型；将标注好的绝缘子缺陷数据集输入到YOLOv8‑CBS模型中进行训练；用训练好的YOLOv8‑CBS模型对待识别的可见光绝缘子缺陷图像进行故障检测与定位。
基于注意力机制尺度特征融合 yolov8 目标检测方法

[发明专利]一种变电站涉鸟故障相关鸟种识别方法-CN202310518425.0有效
发明人：李帆;杜修明;邱志斌;饶斌斌;彭诗怡;周志彪;陈文豪 -专利权人：国网江西省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司;南昌大学
申请日： 2023-05-10 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明公开了一种变电站涉鸟故障相关鸟种识别方法，该方法基于YOLOv8目标检测算法，引入三重注意力机制、可变形卷积对YOLOv8进行改进，构建改进YOLOv8目标检测模型，通过训练好的改进YOLOv8目标检测模型进行变电站涉鸟故障相关鸟种识别
一种变电站故障相关识别方法

[发明专利]一种基于YOLOv8改进的轻量化目标检测方法及系统-CN202310886082.3在审
发明人：徐慧英;朱信忠;刘子洋;李琛;王泽宇;曹雨淇;戴康佳 -专利权人：浙江师范大学
申请日： 2023-07-19 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于YOLOv8改进的轻量化目标检测方法及系统，属于图像处理技术领域，使用相应的数据库加载目标检测图像数据，并将其转换为YOLO训练格式，划分训练集和测试集；引入BiFormer注意力机制、GSConv轻量化卷积模块优化YOLOv8目标检测算法，构建基于改进YOLOv8的小目标检测模型；基于训练集训练上述小目标检测模型，得到最优小目标检测模型；将测试集输入最优小目标检测模型，输出小目标检测结果本发明能够在提高小目标检测性能的同时对YOLOv8进行轻量化改进，以满足端到端的工业部署。
一种基于 yolov8 改进量化目标检测方法系统

[发明专利]一种基于改进YOLOv8s的轻量级石榴识别方法-CN202310686793.6在审
发明人：王九鑫;董琪;刘嫚;苏耀恒;刘宇程;成鹏飞;卢定泽;杨濛 -专利权人：西安工程大学
申请日： 2023-06-12 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V20/68 文献下载
摘要：本发明公开了基于改进YOLOv8s的轻量级石榴识别方法，该方法包括以下步骤：搭建轻量化YOLOv8网络；获取石榴图像并搭建数据集，将所述数据集按比例划分为训练集、验证集以及测试集；将数据集送入所述轻量化YOLOv8网络进行训练，得到权重文件；将所述测试集中的图片利用所述权重文件进行测试，得到改进网络的效果和检测结果。该方法采用ShuffleNetv2替换YOLOv8检测算法的骨干网络，并集成了超轻量化注意力机制ECA(EfficientChannel Attention)，在不提升模型计算量的同时保持YOLOv8的精度优势
一种基于改进 yolov8s 轻量级石榴识别方法

[发明专利]基于目标识别的无人机劣化绝缘子检测方法及系统-CN202310920093.9在审
发明人：李唐兵;况燕军;邱志斌;张润;曾磊磊 -专利权人：国网江西省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司;南昌大学;南昌科晨电力试验研究有限公司
申请日： 2023-07-26 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：本发明公开了基于目标识别的无人机劣化绝缘子检测方法及系统，该方法包括，对现场收集的绝缘子红外图像构建图像数据集，对图像数据集预处理并标注，搭建改进YOLOv8‑seg实例分割模型与改进YOLOv8目标检测模型，通过训练好的改进YOLOv8‑seg实例分割模型与基于边缘检测的图像分割算法对绝缘子图像进行融合分割，通过训练好的改进YOLOv8目标检测模型对绝缘子融合分割图像进行绝缘子劣化区域目标检测，本发明通过采用图像处理技术和算法
基于目标识别无人机绝缘子检测方法系统

[发明专利]一种基于优化YOLOv8s网络结构的跌倒人物目标检测方法-CN202310893976.5在审
发明人：张燕;吴剑飞;彭昊杰;董美琪;王志祥 -专利权人：吴剑飞
申请日： 2023-07-20 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明属于目标检测技术领域，具体涉及基于改进YOLOv8网络结构的跌倒人物目标检测方法及系统。方法如下：S1，收集跌倒人物目标检测数据集，对数据集进行预处理；S2，对原YOLOv8模型进行修改，获得修改后的YOLOv8模型；具体设计了一个IMFAPM模块，该模块为注意力卷积结合增强感受野模块组成；提出一种新的激活函数EDELU，并使用该激活函数设计出一个关注通道和空间的双重注意力模块SACDAN；S3，根据硬件设备的参数以及需要达到的识别效果，配置改进后的YOLOv8模型参数。S4，将预处理后的数据集分为训练集、验证集和测试集；使用训练集和验证集对修改后的YOLOv8模型进行训练；S5，训练结束后生成权重文件，导入训练好的权重与待检测的图片，得到检测结果，比较识别效果和检测精度是否达到预期要求
一种基于优化 yolov8s 网络结构跌倒人物目标检测方法

[发明专利]一种实现社交距离检测的嵌入式系统-CN202310683036.3在审
发明人：林峰;李灵烽 -专利权人：浙江大学
申请日： 2023-06-09 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明公开了一种实现社交距离检测的嵌入式系统，部署有目标检测模型YOLOv8以及多目标跟踪模型DeepSORT；目标检测模型YOLOv8中的主干网络为MobileNet v3轻量级网络，多目标跟踪模型DeepSORT为在SORT上优化后的跟踪器；由训练好的目标检测模型YOLOv8、多目标跟踪模型DeepSORT配合海鲜社交距离检测。
一种实现社交距离检测嵌入式系统

[发明专利]一种基于新型动态级联YOLOv8的自动驾驶目标识别方法及装置-CN202310899627.4在审
发明人：洪远;姜明新;杜强;黄俊闻;项靖;王杰 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于新型动态级联YOLOv8的自动驾驶目标识别方法及装置，对预先获取的交通车辆原始图像进行预处理，并划分为训练集和测试集；构建基于新型动态级联YOLOv8的自动驾驶目标识别网络；所述自动驾驶目标识别网络将YOLOv8网络中Backbone主干网整体替换为新型动态级联主干网络；将YOLOv8网络最后一部分中的检测头替换为新跨尺度共享卷积权重的ShareSepHead检测头；采用改进的PolyLoss作为自动驾目标识别网络的损失函数
一种基于新型动态级联 yolov8 自动驾驶目标识别方法装置

[发明专利]一种医学图像细胞分割与跟踪方法-CN202310514483.6在审
发明人：张兵;孟濬;许力 -专利权人：余姚市机器人研究中心;浙江大学
申请日： 2023-05-05 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06V20/69 文献下载
摘要：本发明属于图像识别分割技术领域，公开了一种医学图像细胞分割与跟踪方法，包括如下步骤：步骤1：数据处理；特征提取：模型中的骨干部分用于从经预处理后的图像中提取特征，YOLOv8采用了CSPDarknet结构本方法主要基于YOLOv8框架，采用了Simam注意力机制和多尺度proto方法对模型进行优化，进一步提高YOLOv8的检测效果。本发明可以全自动地完成医学图像的分析与检测，便捷性高，使用方便。
一种医学图像细胞分割跟踪方法

[发明专利]基于超分辨率和YOLOv8的带钢表面小目标缺陷检测方法及系统-CN202310739468.1在审
发明人：张永平;沈思洁;徐森;郭乃瑄;孟海涛;陈朝峰;邵星 -专利权人：盐城工学院;盐城工学院技术转移中心有限公司
申请日： 2023-06-20 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于超分辨率和YOLOv8的带钢表面小目标缺陷检测方法及系统，其中方法包括：获取原始训练数据；基于SRGAN算法对原始训练数据进行预处理；基于预处理图像数据构建预处理图像数据集并进行图像数据增强；基于YOLOv8算法构建带钢表面小目标缺陷检测模型，利用归一化Wasserstein距离对带钢表面小目标缺陷检测模型进行改进并利用增强训练数据集对改进的带钢表面小目标缺陷检测模型进行训练；获取测试数据并输入到改进后的带钢表面小目标缺陷检测模型进行缺陷检测本发明利用SRGAN对原始图像数据进行预处理，提高图像分辨率；再通过引入新的度量标准NWD对基于YOLOv8构建的带钢表面小目标缺陷检测模型进行优化，提高了小目标缺陷的检测精确性。
基于分辨率 yolov8 带钢表面目标缺陷检测方法系统

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