发明专利已授权

基于FocalNeXtFold聚焦堆叠块的YOLOv8密集行人检测方法

📄 申请号：CN202311098033.X 📄 发布日：2026/07/20

著录项目信息

申请日

2023-08-29

公开号

CN117115736B

公开日

2025-06-24

申请人

淮阴工学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V20_52

IPC 分类号

G06V20_52 , G06V10_774 , G06V10_82 , G06V10_764 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

行人检测计算机视觉目标检测深度学习检测方法行人检测

应用场景

安防监控, 智能交通, 自动驾驶, 行人预警, 人流统计

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开了一种基于FocalNeXtFold新型聚焦堆叠块的YOLOv8密集行人检测方法，包括步骤S1：获取划分好训练集、测试集、验证集的数据集；步骤S2：改进YOLOv8网络，将Backbone主干网中所有C2f模块全部替换为聚焦堆叠块FocalNeXtFold Block；步骤S3：基于步骤S2，head部分采用可加强非相邻层的直接交互的网络替代；步骤S4：基于步骤S3，替换YOLOv8网络的损失函数完成模型的改进；步骤S5：利用划分好的数据集对步骤S4中改进后的YOLOv8模型进行训练获得训练好的模型；步骤S6：利用训练好的模型对待检测的数据进行检测，并输出检测结果。通过替换主干网C2f块为新型聚焦堆叠块FocalNeXtFold，通过堆叠若干FocalNeXt block块形成FocalNeXtFold堆叠块，提升密集行人检测性能。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：13 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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