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龙图腾网获悉长春大学申请的专利一种基于改进YOLOv8网络的自动驾驶目标检测方法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：CN120182727B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510649873.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于改进YOLOv8网络的自动驾驶目标检测方法是由杜钦生;张宁博;张石岩;沈超;郭鑫;杜佐盛;吴建雨;卞瀛绪设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLOv8网络的自动驾驶目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于改进YOLOv8网络的自动驾驶目标检测方法，包括以下步骤：步骤1：构建数据集，步骤2：设计C2f‑SCC模块；用SCC模块替换Bottleneck模块，步骤3：设计SOAPN结构，采用SOAPN结构替换PAFPN结构，步骤4：将步骤1中构建的数据集中的训练集放入经过步骤2和步骤3改进后得到的SS‑YOLO网络模型中进行训练，得到训练后的最优自动驾驶目标检测模型，步骤5：将测试集放入最优自动驾驶目标检测模型中进行检测，得到测试集的图像中的目标位置及目标类别，即最终的检测结果，本发明的优点是：能够有效提高自动驾驶场景下目标检测的精度。

本发明授权一种基于改进YOLOv8网络的自动驾驶目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv8网络的自动驾驶目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：构建数据集，下载自动驾驶数据集KITTI，选取自动驾驶数据集KITTI中的自带标签的数据集进行预处理，得到用于训练模型的数据集； 步骤2：设计C2f-SCC模块；所述C2f-SCC模块为拼接融合索伯卷积及基础卷积模块，用SCC模块替换YOLOv8网络模型的Backbone模块中的C2f模块中的Bottleneck模块，其中，通过SobelConv分支模块提取原始图像的边缘特征，再通过Conv分支模块提取原始图像的特征，之后将SobelConv分支模块提取的边缘特征和Conv分支模块提取的特征进行拼接； 步骤3：设计SOAPN结构，所述SOAPN结构为小目标增强金字塔网络结构；采用SOAPN结构替换YOLOv8网络模型的Neck模块中的PAFPN结构，所述PAFPN结构为路径聚合特征金字塔网络结构； 步骤4：将步骤1中构建的数据集中的训练集放入经过步骤2和步骤3改进后得到的SS-YOLO网络模型中进行训练，得到训练后的最优自动驾驶目标检测模型，其中，所述SS-YOLO网络模型为索伯卷积及基础卷积小目标增强金字塔网络模型； 步骤5：将步骤1中构建的数据集中的测试集放入最优自动驾驶目标检测模型中进行检测，得到测试集的图像中的目标位置及目标类别，即最终的检测结果。

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