湖南至芯互连科技有限公司马森获国家专利权
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龙图腾网获悉湖南至芯互连科技有限公司申请的专利基于改进YOLOv8的小目标检测识别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：CN120451518B 。
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：202510949370.8，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于改进YOLOv8的小目标检测识别方法及系统是由马森;覃芳;熊嘉慧设计研发完成，并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于改进YOLOv8的小目标检测识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及目标识别技术领域，公开了基于改进YOLOv8的小目标检测识别方法及系统，方法包括：获取工业检测对象的小目标缺陷图像，构建小目标缺陷图像数据集；以YOLOv8网络模型为基础，将YOLOv8网络模型的骨干网络中的C2f模块替换为包含四分支空洞卷积组的动态蛇形卷积模块，并在检测头之后部署双阶段筛选机制，构建改进YOLOv8模型；使用小目标缺陷图像数据集对改进YOLOv8模型进行训练，得到训练好的改进YOLOv8模型；将待检测对象的光学图像输入训练好的改进YOLOv8模型进行小目标缺陷检测识别。本方案能够解决工业检测中微小目标识别精度低、抗干扰能力弱的技术难题。
本发明授权基于改进YOLOv8的小目标检测识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于改进YOLOv8的小目标检测识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1、获取工业检测对象的小目标缺陷图像，对所述小目标缺陷图像进行预处理，并对预处理后的缺陷图像进行标注，构建小目标缺陷图像数据集； S2、以YOLOv8网络模型为基础，将所述YOLOv8网络模型的骨干网络中的C2f模块替换为包含四分支空洞卷积组的动态蛇形卷积模块，并在检测头之后部署双阶段筛选机制，构建改进YOLOv8模型； 其中，所述双阶段筛选机制包括第一阶段和第二阶段，第一阶段基于置信度阈值筛选候选检测框，第二阶段通过超分辨率重建优化边界定位； S3、使用所述小目标缺陷图像数据集对所述改进YOLOv8模型进行训练，得到训练好的改进YOLOv8模型； S4、将待检测对象的光学图像输入训练好的改进YOLOv8模型进行小目标缺陷检测识别。
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