发明专利 已授权

一种轻量化的低照度目标检测方法

📄 申请号:CN202410632980.0 📄 发布日:2026/10/28

著录项目信息

申请日
2024-05-21
公开号
CN118365864B
公开日
2026-09-04
申请人
淮安大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

智能安防, 视频监控, 自动驾驶, 夜间视觉感知, 工业视觉检测

摘要

一种轻量化的低照度目标检测方法,包括:获取公开样本数据Exdark数据集并划分为训练集,验证集和测试集;将YOLOv8的Backbone特征提取网络中的第4、6、8层替换为Adown下采样;将Neck的FPN特征金字塔替换为BiFPN;将边界框回归损失函数由CIoU替换为Powerful‑IoU(PIoU);对YOLOv8目标检测算法的优化,构建轻量化的低照度目标检测模型;基于训练集对优化后的低照度目标检测模型进行训练;利用训练好的低照度目标检测模型和待检测图像对低照度下的图像进行检测,输出目标检测结果。最终降低模型大小以及增强模型的检测精度。本发明通过改进YOLOv8算法来研究低照度场景下的目标检测,检测到了低照度下多尺度、小目标等测试样本;可以提升在光照条件不足下的目标检测准确性;也提高了系统的可靠性和稳定性。

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这项专利是否已经下证?

是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN118365864B

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

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