一种基于ST-YOLOv8n模型的无人机航拍地面目标检测方法
申请号:CN202511222635
申请日期:2025-08-29
公开号:CN120953852A
公开日期:2025-11-14
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于ST‑YOLOv8n模型的无人机航拍地面目标检测方法,通过ST‑YOLOv8n模型进行地面目标检测。ST‑YOLOv8n模型中,ST‑C2f模块设计有双分支异构,局部分支以“3×3深度可分离卷积+7×7空洞卷积”抓小目标细节、扩感受野,全局分支用Swi nTransformer提全局特征;动态门控融合双分支特征,前置降维与通道分割减计算,参数量增15%,适配≥30FPS嵌入式需求。MD‑Head多维目标检测头中采用并行方式提取多尺度特征,语义引导对齐高层语义与基础特征、生成权重抑噪声,自适应加权增强目标区域,可提升抗干扰性。SD I oU损失函数通过引入对角距离平方与平均面积比的优化策略,可提升模型的定位精度和鲁棒性。
技术关键词
高层语义特征
多尺度感知
空间权重矩阵
全局平均池化
分支
无人机
航拍
动态门控
模块
地面
通道
局部细节特征
计算机
检测头
动态权重分配
融合特征
语义需求
注意力