山东大学王旭获国家专利权
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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种基于改进YOLOv8n网络的车辆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：CN119693890B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411882482.8，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种基于改进YOLOv8n网络的车辆检测方法及系统是由王旭;李彦震;马菲设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于改进YOLOv8n网络的车辆检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于改进YOLOv8n网络的车辆检测方法及系统，将RFAConv模块部署于浅层特征提取部分，使其更专注于细节特征捕捉，浅层卷积中特征图分辨率较高，结合RFAConv模块的动态感受野机制，可在特征提取初期增强模型对车辆边缘、纹理等关键细节的关注度，尤其适用于车辆检测中检测小目标和部分遮挡目标；将EMA模块用于颈部网络部分，专注于最终特征优化和多尺度特征的精准融合，颈部网络是最终生成目标检测结果的关键阶段，通过引入EMA模块的多尺度并行卷积和跨空间学习机制，可进一步优化目标区域的特征表达，提升对复杂背景和多车道场景的适应性。
本发明授权一种基于改进YOLOv8n网络的车辆检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv8n网络的车辆检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测的车辆图像； 将待检测的车辆图像输入至车辆检测模型，得到待检测的车辆图像的车辆检测结果； 其中，所述车辆检测模型通过训练改进的YOLOv8n网络得到；所述YOLOv8n网络的改进为：在浅层特征提取部分，在第二个C2f模块和第三个C2f模块的输入前分别添加RFAConv模块，利用RFAConv模块通过动态调整感受野和跨特征加权机制，增强对车辆关键细节特征的关注度；在颈部网络部分，在第一Concat模块和第二Concat模块的输出之后分别添加EMA模块，利用EMA模块的多尺度并行卷积和跨空间学习机制，捕捉不同车辆的特征信息。
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