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龙图腾网获悉浙江理工大学申请的专利一种基于改进YOLOv8的条形码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：CN119540709B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411412703.5，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于改进YOLOv8的条形码检测方法及系统是由戴宁;陈景潮;胡旭东;杜訾恒设计研发完成，并于2024-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLOv8的条形码检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于改进YOLOv8的条形码检测方法及系统，涉及目标检测技术领域，方法包括：建立具有多张条形码图片的样本集，其中，各张条形码图片均具有条形码位置标签和条形码类别标签；构建条形码检测模型，其中，条形码检测模型包括依次连接的主干网络模块、颈部网络模块和检测头模块；建立包括DFL损失函数和CIoU损失函数的联合损失函数；将扩充数据集输入至条形码检测模型，以对条形码检测模型进行训练，直至联合损失函数值小于预设联合损失函数值；获取待检测条形码图片；将待检测条形码图片输入至训练后的条形码检测模型，输出预测条形码位置和预测条形码类别。降低检测资源消耗，提升检测准确性和检测速度。

本发明授权一种基于改进YOLOv8的条形码检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv8的条形码检测方法，其特征在于，包括： S1：建立具有多张条形码图片的样本集，其中，各张条形码图片均具有条形码位置标签和条形码类别标签； S2：构建条形码检测模型，其中，所述条形码检测模型包括依次连接的主干网络模块、颈部网络模块和检测头模块，其中，所述主干网络模块包括具有非线性函数的多尺度线性注意力机制单元和线性注意力机制增强单元的EfficientViT单元，所述线性注意力机制增强单元包括相互连接的FFN层和深度卷积单元，所述颈部网络模块包括用于特征融合的C2f-Ghost单元，所述检测头模块包括具有多个无锚点检测头的检测单元，其中，所述C2f-Ghost单元为包括具有Ghost子单元的C2f单元； S3：建立包括DFL损失函数和CIoU损失函数的联合损失函数； S4：将所述扩充数据集输入至所述条形码检测模型，以对所述条形码检测模型进行训练，直至联合损失函数值小于预设联合损失函数值； S5：获取待检测条形码图片； S6：将所述待检测条形码图片输入至训练后的条形码检测模型，输出预测条形码位置和预测条形码类别； 其中，所述主干网络模块包括依次连接的第一卷积层单元、深度可分离卷积层单元、第一MBConv单元、第二MBConv单元、第三MBConv单元、第一EfficientViT单元、第四MBConv单元、第二EfficientViT单元和空间金字塔池化单元； 所述颈部网络模块包括第一上采集单元、第二上采集单元、第一拼接单元、第二拼接单元、第三拼接单元、第四拼接单元、第一C2f-Ghost单元、第二C2f-Ghost单元、第三C2f-Ghost单元、第四C2f-Ghost单元、第一卷积单元和第二卷积单元，其中，所述第一上采集单元依次通过第一拼接单元、第一C2f-Ghost单元、第二上采集单元、第二拼接单元与所述第四C2f-Ghost单元连接，形成第一线路，所述第一线路的输出为所述第二卷积单元的输入，所述第二卷积单元依次通过第三拼接单元和第三C2f-Ghost单元连接，所述第三C2f-Ghost单元依次通过第一卷积单元、第四拼接单元与第二C2f-Ghost单元连接，所述第四拼接单元与所述第二C2f-Ghost单元连接，所述第一C2f-Ghost单元与所述第三拼接单元连接； 所述空间金字塔池化单元分别与所述第一上采集单元和所述第四拼接单元连接，所述第一EfficientViT单元与所述第一拼接单元连接，所述第二MBConv单元与所述第二拼接单元连接，所述第二C2f-Ghost单元、所述第三C2f-Ghost单元和所述第四C2f-Ghost单元均与所述检测头模块中的检测单元连接； 其中，所述S1具体包括： S101：获取具有多张条形码图片的原始数据集； S102：对所述原始数据集进行重新标注，得到标注数据集； S103：通过Mosaic算法对所述标注数据集进行数据增强操作，得到所述扩充数据集，其中，所述数据增强操作包括图像缩放、图像剪切和图像拼接，得到所述样本集。

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