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申请/专利权人：桂林电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于YOLOv8n的轻量化低照度无人机目标检测方法。具体来说，由于低照度无人机数据集的数量极少，同时还拍摄了低照度下条件下飞行的无人机图像并进行标注，构建一个全新数据集。在YOLOv8n的基础上，替换YOLOv8n的主干网络为FasterNet，并且在SPPF特征融合的部分加入LSKA注意力机制，提高检测精度，同时为了继续减少模型参数量，兼具目标检测的精度和速度，我们在YOLOv8n目标检测网络的基础上，将FasterNet中的FasterBlock替换YOLOv8n的C2f中Bottleneck模块。最后用自主构建的数据集评估所提网络的性能，实验结果表明，该方法在实际应用中在GFLOPS降低的同时可以达到了较好的低照度小目标检测效果。
主权项：1.一种基于YOLOv8n的轻量化低照度无人机目标检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：拍摄低照度条件下飞行的无人机视频，对视频进行分帧处理并且对图片标注，构建一个低照度无人机数据集，用以轻量化目标检测网络的训练、验证以及测试。S2：在YOLOv8n的基础上，替换YOLOv8n的主干网络为FasterNet，并且在SPPF特征融合的部分加入LSKA注意力机制，提高检测精度，同时为了继续减少模型参数量，兼具目标检测的精度和速度，我们在YOLOv8n目标检测网络的基础上，将FasterNet中的FasterBlock替换YOLOv8n的C2f中Bottleneck模块。S3：利用构建的无人机数据集对改进后的检测网络进行训练，逐步验证以及测试。这种方法最终可以做到对输入的低照度图片进行快速且高精度的检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林电子科技大学 一种基于YOLOv8n的轻量化低照度无人机目标检测方法
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