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龍圖騰網獲悉西南石油大學申請的專利一種基于改進YOLOv8n的小目標檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116895007B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310877467.3，技術領域涉及：G06V10/82；該發明授權一種基于改進YOLOv8n的小目標檢測方法是由羅仁澤;林虹宇;王磊;吳濤;劉恒;雷璨如;武娟;王清松;易璽;廖波;曹瑞;趙丹設計研發完成，并于2023-07-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于改進YOLOv8n的小目標檢測方法在說明書摘要公布了：本發明提出一種基于改進YOLOv8n的小目標檢測方法。方法具體步驟如下：1構建小目標數據集；2引入過渡下采樣模塊替代YOLOv8n模型淺層下采樣操作，減少了輸入圖像由于連續下采樣導致的小目標信息丟失；3在YOLOv8n模型中分別插入上采樣模塊和下采樣模塊，減少了較淺層網絡中由于下采樣導致的小目標信息丟失；4采用融合了改進SwinTransformer?V2模塊的改進C3模塊替換YOLOv8n模型中部分C2f模塊，加強了小目標信息在主干特征提取網絡深層部分的關注度；5利用1中構建的數據集對改進的YOLOv8n模型進行訓練、驗證、評價。本發明在減少模型少量參數量、滿足實時檢測要求的情況下，增加了小目標檢測的平均精度均值，減少了誤檢漏檢情況的發生。

本發明授權一種基于改進YOLOv8n的小目標檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于改進YOLOv8n的小目標檢測方法，其特征在于包括以下步驟： 步驟1：從攝像頭捕獲的卷包車間圖像中篩選出包含小目標類別的有效圖像，構建小目標數據集，對有效圖像進行訓練集、驗證集的劃分； 步驟2：構建包含過渡下采樣模塊、改進的SwinTransformer-V2模塊的改進YOLOv8n網絡架構，所述改進的YOLOv8n網絡包含以下結構： 步驟2.1：將YOLOv8n主干特征提取網絡的前兩層Conv下采樣模塊全部替換為過渡下采樣模塊；過渡下采樣模塊結構的構建方法是：在普通的卷積下采樣Conv模塊前面添加k＝3×3、s＝1、p＝1的過渡卷積Conv模塊，使輸入通道數數量提前變化到輸出通道數數量，在整合了更多小目標信息的基礎上，再對特征圖進行普通卷積下采樣操作，可以緩解小目標信息的丟失； 步驟2.2：在YOLOv8n主干特征提取網絡第二層的下采樣操作前面插入上采樣模塊，在主干特征提取網絡第五層的C2f模塊后面插入下采樣模塊；其中 上采樣模塊和下采樣模塊分別使用近鄰插值算法和普通卷積下采樣Conv模塊； 步驟2.3：構建改進SwinTransformer-V2模塊，其構建步驟是： 步驟2.3.1：在SwinTransformer-V2模塊前端添加卷積核為1×1的通道錯位卷積，并進行歸一化和SiLU激活函數激活操作，使窗口間的信息提前得到交互，也引入了隱式位置編碼的思想，使模塊結構更加健壯； 步驟2.3.2：在SwinTransformer-V2模塊輸出端添加窗口通道注意力機制，通過乘以權重，使窗口中所有通道的重要程度得到體現，間接增加了窗口間的交互，其中窗口通道注意力機制的權重生成來自于SwinTransformer-V2模塊中自注意力機制Attention模塊的輸出特征圖，窗口通道注意力的權重生成模塊可用下式表示： z′2ij＝Linearz2ij1 z″2i＝SiLULNz′2i2 z″′2i＝SigmoidLNLinearz″2i3 其中，z2ij表示窗口通道注意力權重生成模塊按照窗口劃分后的輸入，i表示第i個窗口，j表示第j個通道，Linear表示全連接操作，LN表示歸一化操作，公式1中的z2ij經過Linear操作，將窗口大小的單通道輸入變換為1×1大小的輸出，公式2中的z′2i經過LN歸一化、SiLU激活，得到z″2i；公式3中的Linear操作不改變z″2i的形狀，其輸出經過LN歸一化、Sigmoid激活后，得到z″′2i；公式4中的z″′2i經過窗口大小的upsample近鄰插值上采樣操作，得到窗口通道注意力權重生成模塊按照窗口劃分后的輸出 步驟2.3.3：在SwinTransformer-V2模塊輸出端添加卷積核為1×1的卷積Conv模塊操作，以便與后續卷積輸出進行Concat融合； 步驟2.4：將YOLOv8n主干特征提取網絡深層的后兩個C2f模塊全部替換為改進的C3模塊，改進的C3模塊由原始C3模塊通過替換其中的全部Bottleneck模塊為改進的SwinTransformer-V2模塊得到； 步驟3：利用步驟1中的訓練集、驗證集對改進的YOLOv8n網絡模型進行訓練、驗證、評價。

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