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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种基于FPGA部署的改进Yolov8行人检测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：CN117292433B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202311233172.9，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于FPGA部署的改进Yolov8行人检测系统是由宋乐怡;贺建伟;段章领;杨建文;李嘉霖;高刘轩祺;万秭濛设计研发完成，并于2023-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于FPGA部署的改进Yolov8行人检测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于FPGA部署的改进Yolov8行人检测系统，该系统包括密集行人数据集模块、改进Yolov8算法模块和FPGA部署模块；所述密集行人数据集模块包含数据采集模块、数据标注模块和数据增强模块，所述改进Yolov8算法模块包含深度可分离卷积模块、双路径注意力门模块和特征增强模块，所述FPGA部署模块包含神经网络压缩模块和软硬件设计模块。本发明涉及FPGA加速目标检测算法技术领域，具体为一种基于FPGA部署的改进Yolov8行人检测系统。

本发明授权一种基于FPGA部署的改进Yolov8行人检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于FPGA部署的改进Yolov8行人检测系统，其特征在于：该系统包括密集行人数据集模块、改进Yolov8算法模块和部署模块FPGA；所述密集行人数据集模块包含数据采集模块、数据标注模块和数据增强模块，所述数据采集模块用于收集大量密集行人图片数据集，所述数据标注模块用于对数据集中的行人都用头部边界框、人体可见边界框和人体全身边界框进行状态信息标注；所述改进Yolov8算法模块包含深度可分离卷积模块、双路径注意力门模块和特征增强模块FEM，所述深度可分离卷积模块用于替代原有网络中的一些常见卷积，所述双路径注意力门模块用于平衡检测率和特征提取能力，所述特征增强模块FEM用于在多个分支上使用不同尺度和数量的常规卷积和扩展卷积构造多分支结构；所述部署模块FPGA包含神经网络压缩模块和软硬件设计模块，所述神经网络压缩模块用于量化算法来压缩模型，所述软硬件设计模块用于提高计算吞吐量； 所述特征增强模块FEM为内置增强模块；它首先通过在多个分支上使用各种卷积和尺度来构建多分支结构以连接多通道特征图来水平扩展网络宽度；其次，主网络中包含有限元模块来提取全局特征，与前面的卷积层协同工作以提高检测性能；接着利用中间的两个分支结合扩张的卷积层来扩大感受野并增加上下文信息，从而提高特征的有效性； 双路径注意力门DPAG集成了两种连续注意力机制，即分支通道注意力模块BCAM和通道注意力模块CAM；前者实现双路径通道注意力，后者学习图像位置信息；BCAM和CAM紧密交互以提取通道和空间特征，其中BCAM通过通道关系门和位置关系门增强通道相关性和特征精度，CAM通过掌握空间信息来定位实体；通过DPAG的特征吸收和细化过程，像素获得单独的权重，根据权重值来识别其重要性；从而相互作用，提高特征利用和识别能力的效率； 所述部署模块FPGA包含摄像头和HDMI显示屏驱动配置，所述部署模块FPGA首先使用密集行人数据集训练改进的Yolov8网络；然后结合基于二分搜索的动态阈值结构化剪枝策略和动态INT16定点量化算法来压缩模型；然后利用密集行人数据集生成重识别数据集，用于训练Deepsort算法的外观特征提取网络，并修改输入大小以提高行人跟踪性能；接着使用高级综合HLS工具设计并实现部署于部署模块FPGA的行人检测器；硬件层面，采用Im2col+GEMM和Winograd算法、参数重排、多通道传输优化技术，提高计算吞吐量，平衡资源占用和功耗。

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