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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于Vmamba与YOLOv8n结合的汽车内外油箱盖检测方法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：CN119314158B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202411305737.4，技术领域涉及：G06V20/60；该发明授权一种基于Vmamba与YOLOv8n结合的汽车内外油箱盖检测方法是由童泽宁;原红宇;王韬云;王璐;刘辽雪;郭健;郭毓设计研发完成，并于2024-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Vmamba与YOLOv8n结合的汽车内外油箱盖检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Vmamba与YOLOv8n结合的汽车内外油箱盖检测方法，首先采集汽车内外油箱盖的照片，构建初始数据集，并对数据集中的照片进行预处理，并将预处理后的数据集进行划分，之后基于VMamba框架，对YOLOv8n的网络结构进行改进，构建汽车内外油箱盖检测模型，并基于数据集对模型进行训练，最后利用训练后的汽车内外油箱盖检测模型对汽车内外油箱盖进行检测。本发明的方案采用基于VMamba框架改进的YOLOv8n的网络结构构建汽车内外油箱盖检测模型，一方面直接预测对象的中心，简化了检测流程，一方面通过引入2D‑Selective‑ScanSS2D模块，能够有效地处理图像的全局和局部信息，同时保持线性复杂度，可以实现各种光照条件下的汽车内外油箱盖高精度实时检测。

本发明授权一种基于Vmamba与YOLOv8n结合的汽车内外油箱盖检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Vmamba与YOLOv8n结合的汽车内外油箱盖检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、采集汽车内外油箱盖的照片，构建初始数据集； 步骤2、对初始数据集中的照片进行预处理，并将预处理后的数据集进行划分； 步骤3、基于VMamba框架，对YOLOv8n的网络结构进行改进，构建汽车内外油箱盖检测模型，并基于数据集对模型进行训练： 所述汽车内外油箱盖检测模型基于YOLOv8n网络架构构建，包括特征提取单元、特征融合单元以及检测单元； 所述特征提取单元基于改进的VmambaBackbone网络实现，包括Conv卷积层以及ODSSBlock层，用于提取图像特征； 所述特征融合单元基于Neck网络实现，通过特征金字塔网络进行特征融合； 所述检测单元基于Head网络实现，通过边界框的回归和类别的分类，利用EIoU作为YOLOv8的定位损失函数作为最终识别的依据； 步骤4、利用训练后的汽车内外油箱盖检测模型对汽车内外油箱盖进行检测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京理工大学，其通讯地址为：210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫200号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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