雲南省交通科學研究院申請基於改進YOLOv8的多尺度多目標熱紅外交通目標檢測方法專利，提升了模型的檢測精度

金融界2024年12月12日消息，國家知識產權局信息顯示，雲南省交通科學研究院有限公司申請一項名爲“基於改進YOLOv8的多尺度多目標熱紅外交通目標檢測方法”的專利，公開號CN 119107613 A，申請日期爲2024年8月。

專利摘要顯示，本發明涉及目標檢測技術領域，且公開了基於改進YOLOv8的多尺度多目標熱紅外交通目標檢測方法；該方法通過Parm_C2f模塊、ADC_Detect Head模塊和Wise IoU損失函數對YOLOv8網絡進行改進，用Parm_C2f模塊替換C2f模塊，不僅增加了模型的參數量，一定程度上提升了模型的檢測精度，還確保了FLOAPs不變，保證了模型推理速度，不直接受到參數量的增加所影響，採用ADC_Detect Head模塊替換標準Detect Head模塊利用多尺度信息融合有效提取不同尺度樣本目標信息，並採用自適應空洞卷積實現了對離多目標樣本的有效特徵提取，用Wise IoU損失函數動態地調整模型對多尺度多樣本複雜交通環境下的樣本的關注度，優化低質量樣本的處理。

本文源自：金融界

作者：情報員