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龙图腾网获悉兰州交通大学申请的专利一种基于YOLOv8模型的转辙机零件检测方法、设备及介质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：CN119151875B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411159344.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于YOLOv8模型的转辙机零件检测方法、设备及介质是由雍玖;党建武;王阳萍;杨景玉;王文润;邓文轩;任鹏百;岳彪;王松设计研发完成，并于2024-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于YOLOv8模型的转辙机零件检测方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于YOLOv8模型的转辙机零件检测方法、设备及介质，该方法包括：标注转辙机零件图像中的目标零件，生成目标图像；将Swintransformer网络代替YOLOv8模型的原主干网络darknet53，在Swintransformer网络中引入残差注意力模块；基于Swintransformer网络结合空间金字塔池化层，同时采用新损失函数Focal‑EIoU替换YOLOv8模型的原损失函数CIoU，构建改进后的YOLOv8模型；将所述目标图像输入至所述改进后的YOLOv8模型，生成预测结果。基于改进后的YOLOv8模型输出的检测结果实现了对目标零件的准确检测。

本发明授权一种基于YOLOv8模型的转辙机零件检测方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOv8模型的转辙机零件检测方法，其特征在于，所述方法包括： 标注转辙机零件图像中的目标零件，生成目标图像；所述目标图像包括对所述目标零件定位的真实边界框； 将Swintransformer网络代替YOLOv8模型的原主干网络darknet53，在Swintransformer网络中引入残差注意力模块；基于Swintransformer网络结合空间金字塔池化层，同时采用新损失函数Focal-EIoU替换YOLOv8模型的原损失函数CIoU，构建改进后的YOLOv8模型；所述残差注意力模块用于聚焦所述目标零件对应的特征，以使Swintransformer网络生成所述目标零件对应的特征图；所述空间金字塔池化层用于对所述特征图进行最大池化或平均池化，得到特征向量；所述新损失函数Focal-EIoU用于计算目标零件的预测边界框对应的预测宽高比与目标零件的真实边界框对应的真实宽高比的差异； 将所述目标图像输入至所述改进后的YOLOv8模型，生成预测结果；所述预测结果包括所述目标零件的预测边界框对应的尺度信息和所述真实边界框对应的尺度信息；其中，所述预测边界框对应的尺度信息包括预测宽高比和预测中心点坐标；所述真实边界框对应的尺度信息包括真实宽高比和真实中心点坐标。

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