買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網獲悉杭州電子科技大學申請的專利一種基于YOLOv8目標檢測模型的人臉檢測方法和裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118470767B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202410520447.5，技術領域涉及：G06V40/16；該發明授權一種基于YOLOv8目標檢測模型的人臉檢測方法和裝置是由曾慶茹;劉公致;陳龍;張顯飛設計研發完成，并于2024-04-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于YOLOv8目標檢測模型的人臉檢測方法和裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于YOLOv8目標檢測模型的人臉檢測方法和裝置，首先構建并訓練基于YOLOv8的目標檢測模型，然后將待檢測人臉圖像輸入訓練好的目標檢測模型，得到識別結果。所述目標檢測模型包括骨干網絡、頸部網絡和預測頭；所述骨干網絡包括依次排列的卷積模塊和C2f模塊，以及末端的特征金字塔模塊；所述C2f模塊的瓶頸塊中第二個卷積塊為可變形卷積DCNv2；所述特征金字塔模塊，在拼接融合池化層特征的拼接模塊和第二個卷積塊之間引入大型分離卷積注意力機制LSKA。本發明有效提升人臉檢測器在多尺度、小人臉、低光照、場景密集等復雜場景下的檢測精度。

本發明授權一種基于YOLOv8目標檢測模型的人臉檢測方法和裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于YOLOv8目標檢測模型的人臉檢測方法，其特征在于，所述基于YOLOv8目標檢測模型的人臉檢測方法，包括： 構建并訓練基于YOLOv8的目標檢測模型，將待檢測人臉圖像輸入訓練好的目標檢測模型，得到識別結果； 其中，所述目標檢測模型包括骨干網絡、頸部網絡和預測頭； 所述骨干網絡包括依次排列的卷積模塊和C2f模塊，以及末端的特征金字塔模塊； 所述C2f模塊的瓶頸塊中第二個卷積塊為可變形卷積DCNv2； 所述特征金字塔模塊，在拼接融合池化層特征的拼接模塊和第二個卷積塊之間引入大型分離卷積注意力機制LSKA； 其中，所述大型分離卷積注意力機制LSKA的輸出表示為： ； ； ； ； 其中，是輸入特征圖與核大小為1×（2d-1）和（2d-1）×1的兩個級聯的一維深度卷積核進行卷積操作獲得的輸出，是與核大小為（）和（）的兩個級聯的一維深度擴張卷積核進行卷積操作獲得的輸出，然后與核大小為1×1的卷積核進行卷積以獲得注意力圖，是注意力圖和輸入特征圖的哈達瑪乘積； 所述基于YOLOv8的目標檢測模型的損失函數包括分類損失和回歸損失； 所述分類損失采用二元交叉熵損失； 計算所述分類損失，包括： 計算二元交叉熵損失； 采用指數移動平均方法更新平均交并比，并將結果賦給閾值μ； 根據閾值μ，將真實值x分為三個區間，得到三個區間對應的權重值，公式如下： ； 其中，是不同區間對應的權重值； 根據三個區間對應的權重值，計算調節權重w，并將調節權重與二元交叉熵損失相乘，得到最終的分類損失； 其中根據三個區間對應的權重值，計算調節權重w，公式如下： ； 其中，的值為1，的值為，的值為，當條件成立時，為1，否則為0；當條件成立時，為1，否則為0；當條件成立時，為1，否則為0。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人杭州電子科技大學，其通訊地址為：310018 浙江省杭州市下沙高教園區2號大街；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。