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申请/专利权人：桂林电子科技大学
摘要：本发明公开了一种结合EnlightenGAN与改进YOLOv8n的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。先利用图像增强网络对低照度下的无人机数据集进行增强，突出目标特征，将增强后的图片作为YOLOv8n目标检测网络的输入，并且改进YOLOv8n，引入SPD‑ConV构建块，提升无人机这类小目标的检测精度。同时为了减少模型参数量，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可以达到了较好的低照度小目标检测效果。
主权项：1.一种结合EnlightenGAN与改进YOLOv8n的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，用以图像增强网络以及目标检测网络的训练、验证以及测试。S2：使用数据集中的图片训练图像增强网络EnlightenGAN，再对低照度图像进行增强，突出检测目标特征，之后将增强后的图片作为目标检测网络YOLOv8n的输入。S3：对YOLOv8目标检测网络进行改进，在传统卷积后加入SPD-Conv构建块，提高检测网络对小目标的检测精度，同时为了减少模型参数量，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。S4：利用增强后的图片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增强，并且最终得到YOLOv8n的目标检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林电子科技大学 一种结合EnlightenGAN与改进YOLOv8n的低照度无人机目标检测方法
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