广西大学吴家淳获国家专利权
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龙图腾网获悉广西大学申请的专利基于改进YOLO模型的绿篱鲁棒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：CN116883772B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310622619.5，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于改进YOLO模型的绿篱鲁棒检测方法是由吴家淳;张佳承;朱纪洪;蒙丽雯;陈泉成;迟兆展;蒙艳玫;张金来;陈世峰;陈贵;韦锦设计研发完成，并于2023-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于改进YOLO模型的绿篱鲁棒检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进YOLO模型的绿篱鲁棒检测方法，包括：步骤1、获取绿篱的原始图片，采集绿篱数据集；步骤2、筛选出部分采集的图片，贴上补丁，并对所有图片中的绿篱进行标注，划分训练集和测试集；步骤3、对YOLOv8模型进行改进，添加CFR模块和阀值判断机制；步骤4、训练模型，得到鲁棒的YOLOv8模型；步骤5、在验证集上测试训练模型的效果。本发明的方法，在原有的YOLOv8模型上创新地添加了CFR模块以及阈值判断机制。模型可以用干净图像重建输入图像的一致性特征，促进模型学习鲁棒的特征，提高模型的对干净图像和对抗图像的识别精度。添加阀值判断机制，该机制可以使得CFR模块在选择随机向量时更加稳定。提高模型对绿篱的识别精度以及鲁棒性。
本发明授权基于改进YOLO模型的绿篱鲁棒检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLO模型的绿篱鲁棒检测方法，其特征在于，包括： 步骤1、获取绿篱的原始图片，采集绿篱数据集； 步骤2、筛选出部分采集的图片，贴上补丁，并对所有图片中的绿篱进行标注，划分训练集和测试集； 步骤3、对YOLOv8模型进行改进，添加一致性特征重构模块和阀值判断机制；原有的YOLOv8模型包括主干网络、Neck结构部分和Head预测部分，在Neck结构部分中的上采样操作前以及最后一次连接操作前添加一致性重构模块； 步骤4、训练模型，得到鲁棒的YOLOv8模型；采用TRADES对抗训练方法训练模型，在训练过程中选择WIoUv1作为目标框回归的损失函数，得到鲁棒的YOLOv8模型； 步骤5、在验证集上测试训练模型的效果。
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