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龙图腾网获悉南京悠阔电气科技有限公司申请的专利一种基于改进YOLO的面向对象变化目标检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119832293B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411739453.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于改进YOLO的面向对象变化目标检测方法及系统是由邵凯田;马朋;付传奇;丁一帆;沈佐航;吴杰设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLO的面向对象变化目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于改进YOLO的面向对象变化目标检测方法及系统；所述方法包括：采集不同时刻目标检测区域的图像数据，将两个不同时刻的图像数据进行配准，生成目标检测区域的图像对,预处理后输入改进的YOLOV8模型，利用共享backbone的两个输入分支分别对输入的一张图像进行感兴趣的特征提取，利用改进的YOLOV8模型中DCAM注意力模块对两个分支提取的感兴趣特征图进行增强融合，获取融合特征与原特征的差异特征图；利用改进的YOLOV8模型中neck对于获取的差异特征图进行多尺度融合处理；利用改进的YOLOV8模型中检测头识别定位存在差异的目标，输出以边界框形式标注图像对之间感兴趣差异目标的图像；本申请能够实现面对对象变化的高精度检测同时，提高变化检测的速度和鲁棒性。

本发明授权一种基于改进YOLO的面向对象变化目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLO的面向对象变化目标检测方法，其特征在于，包括： 采集不同时刻目标检测区域的图像数据，将两个不同时刻的图像数据进行配准，生成目标检测区域的图像对； 对目标检测区域的图像对进行预处理； 将预处理后的目标检测区域的图像对输入改进的YOLOV8模型中，利用改进的YOLOV8模型中共享backbone的两个输入分支分别对输入的图像对中一张图像进行感兴趣的特征提取，利用改进的YOLOV8模型中DCAM注意力模块对两个分支提取的感兴趣特征图进行增强融合，获取融合特征与原特征的差异特征图；利用改进的YOLOV8模型中neck对于获取的差异特征图进行多尺度融合处理；利用改进的YOLOV8模型中检测头识别定位存在差异的目标，输出以边界框形式标注图像对之间感兴趣差异目标的图像；其中，改进的YOLO模型的结构改进包括：模型的输出设计为两个分支，每个分支共享backbone，在YOLOV8模型的neck部分引入DCAM注意力模块；所述改进的YOLOV8模型的结构改进还包括：在YOLOV8模型结构中引入前置处理模块ShuffleNet，利用ShuffleNet对输入的目标检测区域的图像进行场景分类，获取场景分类标签；所述场景分类包括办公场景、户外场景； 所述利用改进的YOLOV8模型中DCAM注意力模块对两个分支提取的感兴趣特征图进行增强融合过程中还包括：根据获取的场景分类标签自第一场景先验知识库中查询匹配的注意力权重调制参数，根据查询到的注意力权重调制参数对DCAM的注意力权重进行调制，根据调制后的注意力权重对两个分支提取的感兴趣特征图进行增强融合；所述第一场景先验知识库中存储有每个场景对应匹配的预设的注意力权重调整参数，所述预设的注意力权重调整参数根据不同场景不同预设的注意力权重调整参数条件下最优目标检测反馈结果对应注意力调整参数确定； 所述利用改进的YOLOV8模型中检测头识别定位存在差异的目标，输出以边界框形式标注图像对之间感兴趣差异目标的图像还包括： 根据获取的场景分类标签自第三场景先验知识库中查询匹配的置信度阈值调整调制参数，根据查询到的置信度调制参数对检测头中置信度阈值进行调整，根据调制后的置信度阈值对差异特征图进行差异目标检测；所述第三场景先验知识库中存储有每个场景对应匹配的预设的置信度阈值，所述预设的置信度阈值根据历史不同场景下不同置信度阈值条件下最优目标检测反馈结果对应置信度阈值确定。

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