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[发明专利]基于改进YOLO模型的绿篱鲁棒检测方法-CN202310622619.5在审
发明人：吴家淳;张佳承;朱纪洪;蒙丽雯;陈泉成;迟兆展;蒙艳玫;张金来;陈世峰;陈贵;韦锦 -专利权人：广西大学
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLO模型的绿篱鲁棒检测方法，包括：步骤1、获取绿篱的原始图片，采集绿篱数据集；步骤2、筛选出部分采集的图片，贴上补丁，并对所有图片中的绿篱进行标注，划分训练集和测试集；步骤3、对YOLOv8模型进行改进，添加CFR模块和阀值判断机制；步骤4、训练模型，得到鲁棒的YOLOv8模型；步骤5、在验证集上测试训练模型的效果。本发明的方法，在原有的YOLOv8模型上创新地添加了CFR模块以及阈值判断机制。模型可以用干净图像重建输入图像的一致性特征，促进模型学习鲁棒的特征，提高模型的对干净图像和对抗图像的识别精度。
基于改进 yolo 模型绿篱检测方法

[发明专利]一种基于改进yolov8的auto-encoder电池板设备缺陷检测方法及系统-CN202310985301.3在审
发明人：吴恒超;李翟严;吴刚勇;刘长胜;姚瑛;顾冰;闵珑;戴海兵;於冬明;陈昊旻;吴旭亮 -专利权人：浙江泰仑电力集团有限责任公司;湖州新伦综合能源服务有限公司
申请日： 2023-08-07 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于改进yolov8的auto‑encoder电池板设备缺陷检测方法，属电力检测领域；该方法包括：获取若干电池板图像；对电池板图像进行预处理，得到预处理后电池板图像；将预处理后电池板图像输入改进yolov8模型中进行训练，得到包含目标框的电池板表面缺陷定位图像；通过改进NMS算法对电池板表面缺陷定位图像中的目标框进行非极大值抑制，得到准确目标检测框；将准确目标检测框还原到相应的电池板图像中，得到电池板表面缺陷的检测结果本发明还公开一种基于改进yolov8的auto‑encoder电池板设备缺陷检测系统。本发明能优化提取特征用于电池板缺陷检测，提高检测性能。
一种基于改进 yolov8 auto encoder 电池板设备缺陷检测方法系统

[发明专利]基于深度神经网络的电缆附件安装工艺管控系统及方法-CN202310759302.6在审
发明人：李泰伟;杨宇平;尹林;刘沛轩;蔡礼;帅一;刘晓波;刘明军;黄巍;李秋德;涂睿;陈波;张晨晖;冷正旸;叶爱民;游闽;周海萍 -专利权人：国网江西省电力有限公司南昌供电分公司;国家电网有限公司
申请日： 2023-06-26 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度神经网络的电缆附件安装工艺管控系统及方法，该系统包括电缆附件安装视频数据预处理模块、基于YOLOV8的DNN目标检测模块和有限状态机综合信息分析模块；通过电缆附件安装视频数据预处理模块将视频转化为视频帧输入基于YOLOV8的DNN目标检测模块提取特征图并且输出边界框、类别标签和置信度分数，在有限状态机综合信息分析模块中加入工作日志和时间模块通过计算工序处理时间和工序操作流程来判断工序是否合格。本发明使用基于YOLOV8的DNN目标检测模块与有限状态机综合信息分析模块可以对电缆附件安装工艺进行管控，提高电缆附件安装管控的效率和质量。
基于深度神经网络电缆附件安装工艺系统方法

[发明专利]一种基于YOLOV8的大范围月球车定位建图方法-CN202310802421.5有效
发明人：梁媛媛;李佳美;杨逸芬;邓晓露;包兴鹏;缪韵华;唐菁雯;周雯;周军;柏树春;盛燕;朱霖;杨玲玲 -专利权人：盐城数智科技有限公司
申请日： 2023-07-03 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于YOLOV8的大范围月球车定位建图方法，包括陨石坑地标数据库、双目图像预处理层、目标检测层、双目目标匹配层、距离探测与相对位姿估计层、陨石坑匹配层和月球车位姿优化层；本发明属空间距离自动测量和计算机视觉技术领域，具体为一种基于YOLOV8的大范围月球车定位建图方法；本发明的优点为：采用双目视觉测距与改进YOLOV8目标检测相结合的方式，可以快速计算陨石坑或石块的深度信息，由于将图像特征匹配替换为目标匹配，从而避免了激光点云或深度图像点云计算量大和检测时间长的问题
一种基于 yolov8 范围月球定位方法

[发明专利]改进YOLO v8的毫米波图像目标检测与识别方法-CN202310704658.X在审
发明人：宋裕曼;孟杨;华金铭;孙懿;杨帆行;刘笑言;胡佳峻;张玺 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明涉及一种改进YOLOv8的毫米波图像目标检测与识别方法，属于图像处理技术领域。该系统包括以下步骤：通过将获取的毫米波图像输入到预训练过的改进YOLOv8神经网络中；在输出层获得目标位置和类别信息，并进行目标检测与识别；根据目标信息生成相应的检测结果，包括目标类别、坐标、置信度，实现对目标的高效检测和准确识别
改进 yolo v8 毫米波图像目标检测识别方法

[发明专利]一种基于上层烟叶分割的烟叶分级方法-CN202310253545.2在审
发明人：吴彬;夏璐;王孝奇 -专利权人：芜湖启迪睿视信息技术有限公司
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于上层烟叶分割的烟叶分级方法，包括下列步骤：S1、通过3D相机采集并生成烟叶图像的训练样本，标注标签1和标签2；S2、基于yolov8进行最上层烟叶分割任务，以性能最优的yolov8进行实例分割训练；S3、获取并保存去背景后的最上层烟叶，进行多标签标注，每个样本关联一个候选标签集合；S4、基于PiCO以关联标签集合的图像数据为样本进行烟叶分级的训练；S5、3D相机采集烟叶图像，基于训练得到的yolov8
一种基于上层烟叶分割分级方法

[发明专利]一种基于深度学习的近海底栖生物定量检测方法及系统-CN202310735663.7在审
发明人：徐森;嵇宏伟;朱锦新;邵俊;许贺洋;郭乃瑄;卞学胜;姜陈雨;陈思博 -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： 2023-08-29 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度学习的近海底栖生物定量检测方法及系统，其中，系统包括：步骤1：获取近海底栖生物的光学图像数据集；步骤2：划分光学图像数据集获得训练集和测试集；步骤3：设置YOLOv8网络模型；步骤4：基于深度学习技术，根据YOLOv8网络模型、训练集和测试集，确定近海底栖生物定量检测模型；步骤5：获取待检测图像；步骤6：将待检测图像输入近海底栖生物定量检测模型，获得近海底栖生物定量检测结果。本发明的一种基于深度学习的近海底栖生物定量检测方法及系统，设置YOLOv8网络模型训练近海底栖生物定量检测模型，提高了近海底栖生物定量检测模型对图像特征的处理能力，检测正确率更高，也增强了模型的泛化能力
一种基于深度学习近海底栖生物定量检测方法系统

[发明专利]一种X光危险物的检测方法-CN202310822121.3在审
发明人：王晓华;王赞实;戚航;王卫江 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-07-06 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明提供了一种X光安检危险物的检测方法，是基于深度学习的目标检测算法，属于计算机视觉领域，包括步骤如下：使用原始YOLOv8模型进行训练，得到原始模型对该数据集检测的特征；按种类调整数据集的图片比例；加入ASFF与SimAM注意力模块，用自适应加权的特征融合Weights‑concat替代原有的特征连接，损失函数引入了slide损失；使用改进后的YOLOv8模型进行训练；使用修改后的NMS函数进行后处理该基于YOLOv8改进算法对X光实时危险物检测在不增加原有模型参数的同时，提高检测精度。
一种危险物检测方法

[发明专利]基于YOLOv8模型的光伏组件定位识别方法、系统及存储介质-CN202310299266.X在审
发明人：朱新才;彭军;何苑民;牟标;彭飞 -专利权人：重庆中德未来工厂研究院
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06V10/24 文献下载
摘要：本发明涉及光伏组件回收技术领域，具体为基于YOLOv8模型的光伏组件定位识别方法、系统及存储介质。所述系统运用了所述方法，包括S1：对样本数据进行处理；S2：训练正反面识别模型；S3：基于YOLOv8模型训练接线盒定位模型；S4：对训练好的模型进行通道剪枝操作；S5：对模型进行知识蒸馏操作；S6：利用模型对光伏组件进行检测
基于 yolov8 模型组件定位识别方法系统存储介质

[发明专利]一种基于改进YOLOv8的图像目标检测方法及系统-CN202310892651.5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： 2023-07-20 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOv8的图像目标检测方法及系统，本发明将待检测的图像输入训练好的目标检测网络，得到检测的目标；其中，所述目标检测网络将YOLOv8的骨干网中所有C2f模块全部替换为新型循环视觉模块
一种基于改进 yolov8 图像目标检测方法系统

[发明专利]一种隧道衬砌裂缝长度与宽度的检测分割方法及系统-CN202310707660.2在审
发明人：段淑倩;张明焕;熊杰程;曹备;李晨阳;王劲军;张莹莹;胡筱晨;杨光;钱辉 -专利权人：河南省城乡规划设计研究总院股份有限公司
申请日： 2023-06-15 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种隧道衬砌裂缝长度与宽度的检测分割方法及系统，本发明基于YOLOv8网络模型来替代现有技术中的R‑CNN、SPP Net、Faster R‑CN N等二阶段检测模型，在提升模型对隧道衬砌裂缝检测与分割速度的同时还能保证高精度，使用经过数据增强后的图像训练YOLOv8网络模型，保证获得的模型满足检测与分割精度，让检测与分割模型可以用于多种复杂场景下的裂缝数目、长度、最大宽度测量，应用范围广泛，适应性强，为未来利用计算机视觉技术完全实现隧道病害识别与检测自动化提供了技术支撑
一种隧道衬砌裂缝长度宽度检测分割方法系统

[发明专利]一种基于YOLOv8的智能驾驶交互及控制系统-CN202310906386.1在审
发明人：侯阿临;张俊鹏;徐民俊;操文;孙佳宇;炎梦雪;赵冰瑶;任子航;刘丽伟;李秀华;梁超;杨冬 -专利权人：长春工业大学
申请日： 2023-07-24 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： B60W50/14 文献下载
摘要：本发明涉及自动驾驶技术领域，具体涉及一种基于YOLOv8的智能驾驶交互及控制系统。该系统能够在自动驾驶过程中通过使用YOLOv8算法，实现对行人、交通信号灯、车辆、车道线和交通标志的精确识别，以增强自动驾驶过程中的安全性和稳定性。
一种基于 yolov8 智能驾驶交互控制系统

[发明专利]一种基于SegNeXt结构和分层重排MLP的YOLOv8-Hire目标检测方法及系统-CN202310772301.5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： 2023-06-28 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于SegNeXt结构和分层重排MLP的YOLOv8‑Hire目标检测方法及系统，该方法包括选择数据集；对数据集中图像提取图像特征；对提取的图像特征进行特征融合，并将输出的结果建立新数据集本发明解决了现有技术中YOLOv8网络在目标检测过程中无法有效地捕获物体的细节信息以及空间关系等局部信息、对具有复杂结构的物体难以进行准确的识别和定位的问题。
一种基于 segnext 结构分层重排 mlp yolov8 hire 目标检测方法系统

[发明专利]一种基于改进YOLOv8的车辆跟踪与车牌识别联合检测方法-CN202310655750.1在审
发明人：蓝如师;魏陈浩;杨睿;罗笑南 -专利权人：桂林电子科技大学;南宁桂电电子科技研究院有限公司
申请日： 2023-06-05 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明涉及小目标检测与多目标跟踪技术领域，具体涉及一种基于改进YOLOv8的车辆跟踪与车牌识别联合检测方法，将车辆检测跟踪与车牌识别融合在一个统一的系统中，通过以下步骤实现联合检测，首先采用改进YOLOv8
一种基于改进 yolov8 车辆跟踪车牌识别联合检测方法

[发明专利]多阶特征交互的目标检测模型及其构建方法、装置及应用-CN202310159962.0有效
发明人：方剑锋;张香伟;程洁;黎维;曹喆 -专利权人：城云科技（中国）有限公司
申请日： 2023-02-24 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本方案通过对YOLOv8的头部网络进行改进，使得YOLOv8可以有效捕捉上下文中的多阶交互从而精准的进行目标识别。
特征交互目标检测模型及其构建方法装置应用