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申请/专利权人：桂林理工大学
摘要：本发明提供了一种基于YOLOv8的行人快速检测方法，属于深度学习和目标检测技术领域，解决了实际场景下行人检测精度低和速度慢的技术问题。通过抽帧处理Caltech视频数据集并增强图像和添加遮挡获得行人检测数据集。以Y0L0v8网络为基础,设计一种新的特征提取模块PCT代替Darknet53中的C2f,保留原本的SPPF，实现局部特征和全局特征的融合。加强特征网络FPN，用于对不同大小的有效特征层进行特征融合适应不同尺寸目标，模型经过上下卷积采样形成特征层，设置WIoUv3为损失函数,将特征提取网络、检测网络和损失函数结合得到完整的PCT_YOLO网络模型，并在数据集上进行训练和验证,保存最优模型用于真实场景下的行人检测中。
主权项：1.一种基于YOLOv8的行人快速检测方法，其特征在于，包括如下步骤：1获取行人检测视频，抽取固定帧进行预处理转换成图像；2对预处理的图像进行数据增强，模拟遮挡和增加小目标场景图像用于扩充数据集；3将扩充的数据集分为训练集、验证集和测试集；4搭建完整的PCT_YOLO网络模型；5使用划分过的数据集训练网络模型；6保存最优模型用于真实场景下的行人检测中。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林理工大学 一种基于YOLOv8的行人快速检测方法
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