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龙图腾网获悉西安中核核仪器股份有限公司申请的专利一种基于改进yolov8s模型的机场异物识别方法和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：CN118747817B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202410782723.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于改进yolov8s模型的机场异物识别方法和系统是由李明旭;刘昊森;雷雨;荀煜凯;毕仙鹏;王馨蕊;李露春;吕睿杰设计研发完成，并于2024-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进yolov8s模型的机场异物识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进yolov8s模型的机场异物识别方法和系统，属于计算机视觉技术领域。该方法通过将多场景和多天气下的机场图像和对应的标签对机场异物小目标检测模型进行训练，保障模型的识别的对像范围大、检测的结果准确度高；机场图像通过resize处理为标准大小来满足模型的输入要求；yolov8s模型具有特征提取能力强、模型的鲁棒性高、泛化能力强以及运行速度快、推理效率高的特点，能够有效检测出大小不同的物体；采用yolov8s模型构建的机场异物小目标检测模型能够很好的识别出机场图像中大小不一的异物，从而避免异物对机场飞机的危害；通过引入视觉注意力机制帮助模型更加集中地关注重要的特征，进一步提升模型在目标检测任务中的准确性和鲁棒性。

本发明授权一种基于改进yolov8s模型的机场异物识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进yolov8s模型的机场异物识别方法，其特征在于：该方法包括有如下步骤： 将多场景、多天气的机场图像resize为标准大小，并对resize后的机场图像进行图像增强处理，并对处理后的机场图像上的异物进行标注，根据标注生成对应的标签，利用多场景、多天气的机场图像和对应标签构建数据集；构建机场异物小目标检测模型，利用数据集对该机场异物小目标检测模型进行训练； 将待识别的机场图像作为训练后的机场异物小目标检测模型的输入，输出对应的标签，完成对机场图像异物的识别； 所述机场异物小目标检测模型根据yolov8s模型进行构建，所述yolov8s模型包括有backbone网络，所述backbone网络采用DSConv和C2F模块完成对输入图像的特征提取，并将提取的特征输入到neck层中； 在DSConv和C2F模块之间添加视觉注意力机制，所述视觉注意力机制是根据训练后的权重向量分配不同的注意力权重给输入图像的不同空间位置；视觉注意力机制工作过程为：将DSConv的输出图像u作为定位网络的输入，输出一个变换参数θ，网格生成器根据变换参数θ创建网格G，采样器根据网格G从DSConv的输出图像u进行采样，空间变换器根据采样结果对输出图像u进行处理，输出新的图像v； 所述yolov8s模型还包括有neck层和head检测头；DSConv包括有深度卷积和逐点卷积，用于提取图像进行特征提取，得到特征图并作为neck层的输入，neck层对输入的特征图提取出复杂特征，得到复杂特征图并将其作为head检测头的输入；head检测头对输入的复杂特征图进行向前传播计算，得到异物的位置信息和类别信息，以此确定出对应的标签并输出； 所述neck层采用跨尺度特征融合模块，所述跨尺度特征融合模型指的是：通过多个尺寸的特征框对输入的特征图进行特征提取，并将提取后的不同尺度的特征图按通道维度进行叠加，再通过一个卷积层进行特征融合，得到复杂特征图； 所述head检测头包括4个detect检测器，所述4个detect检测器分别用于对不同尺寸的特征图进行检测； 所述向前传播的路径中引入一条直接连接路径，当出现梯度消失时通过直接连接路径传播。

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