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申请/专利权人：浪潮智慧城市科技有限公司;山东浪潮创新创业科技有限公司
摘要：本发明公开一种基于改进YOLOv8n的低空无人机目标检测方法及装置，涉及图像数据处理技术领域；本发明的改进YOLO模型通过Gold‑YOLO模型实现，融入高效多尺度注意力机制，保持通道间信息的完整性，同时降低运算负担。此机制基于分组概念，利用空间学习框架，通过并行的多尺度子网络构建，以捕捉短程和长程的依赖关系。在这一过程中，部分通道维度被重构为批次维度，能够避免常规卷积操作中的降维，确保跨通道的局部交互在不牺牲维度的前提下得以实现。最后，通过跨空间学习策略，将两个并行子网络的输出特征图融合，进而增强模型的感知范围和细节处理能力。
主权项：1.一种基于改进YOLOv8n的低空无人机目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：S1，获取低空无人机图像集合作为初始数据，通过Roboflow对所述初始数据进行类别标注；S2，根据所述类别标注，通过Gold-YOLO模型进行特征信息融合处理；S3，通过设置空间学习框架，通过构建并行的多尺度子网络，对短程和长程的依赖关系进行捕捉；S4，根据智能梯度增益分配策略，通过质量锚框之间的竞争程度进行调整。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浪潮智慧城市科技有限公司 山东浪潮创新创业科技有限公司 一种基于改进YOLOv8n的低空无人机目标检测方法及装置
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