发明专利已授权

一种基于改进YOLOv8n的拥挤场景行人检测方法

📄 申请号：CN202411691449.7 📄 发布日：2026/08/12

著录项目信息

申请日

2024-11-25

公开号

CN119540869A

公开日

2025-02-28

申请人

东北电力大学

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_44 , G06V10_80 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_084 , G06N3_082 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

智能安防, 智慧交通, 自动驾驶辅助, 视频监控, 人群管理

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摘要

本发明公开了一种基于改进YOLOv8n的拥挤场景行人检测方法，具体包括以下步骤：（1）建立拥挤场景行人数据集；（2）为数据集中的图像添加标注信息；（3）构建基于改进YOLOv8n的拥挤场景行人检测模型；（4）采用训练集和验证集对模型进行训练，并将训练好的模型保存为最优模型；（5）采用测试集对最优模型进行测试，测试结果满足精度要求，即获得最终的基于改进YOLOv8n的拥挤场景行人检测模型。相较于现有技术，本发明公开的一种基于改进YOLOv8n的拥挤场景行人检测方法，有效降低了拥挤场景下行人检测的误检率和漏检率。

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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