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摘要：本发明公开了一种目标识别模型、台区就地目标识别方法、系统及介质，本发明基于YOLOv8n算法构建目标识别模型，具体采用PConvC2fEMA模块改进YOLOv8n模型的骨干网络，以实现模型参数量和计算量的降低，并增强对目标表征的关注，以提高模型识别的精度；并且本发明采用VoVGSCSP模块改进YOLOv8n模型的颈部网络，可以提升颈部网络的非线性表达能力；本发明对YOLOv8n模型进行轻量化改进得到目标识别模型，相较于YOLOv8n模型，该目标识别模型的规模和计算量更小，能够具有更快的目标识别速度，并仍能具有较高的识别精度。

主权项：1.一种目标识别模型，其特征在于，其基于YOLOv8n算法构建，包括：第一CBS模块、第二CBS模块、第三CBS模块、第四CBS模块、第五CBS模块、第六CBS模块、第七CBS模块、第一PConvC2fEMA模块、第二PConvC2fEMA模块、第三PConvC2fEMA模块、第四PConvC2fEMA模块、SPPF模块、第一Upsample模块、第二Upsample模块、第一Concat模块、第二Concat模块、第三Concat模块、第四Concat模块、第一VoVGSCSP模块、第二VoVGSCSP模块、第三VoVGSCSP模块、第四VoVGSCSP模块、第一输出模块、第二输出模块和第三输出模块；其中：所述第一CBS模块作为所述目标识别模型的输入端，用于输入待识别图像，其输出端与所述第二CBS模块的输入端连接；所述第二CBS模块的输出端与所述第一PConvC2fEMA模块的输入端连接；所述第一PConvC2fEMA模块的输出端与所述第三CBS模块的输入端连接；所述第三CBS模块的输出端与所述第二PConvC2fEMA模块的输入端连接；所述第二PConvC2fEMA模块的第一输出端与所述第四CBS模块的输入端连接；所述第二PConvC2fEMA模块的第二输出端与所述第二Concat模块的第一输入端连接；所述第四CBS模块的输出端与所述第三PConvC2fEMA模块的输入端连接；所述第三PConvC2fEMA模块的第一输出端与所述第五CBS模块的输入端连接；所述第三PConvC2fEMA模块的第二输出端与所述第一Concat模块的第一输入端连接；所述第五CBS模块的输出端与所述第四PConvC2fEMA模块的输入端连接；所述第四PConvC2fEMA模块的输出端与所述SPPF模块的输入端连接；所述SPPF模块的输出端连接所述第一Upsample模块的输入端和所述第四Concat模块的第一输入端；所述第一Upsample模块的输出端与所述第一Concat模块的第二输入端连接；所述第一Concat模块的输出端与所述第一VoVGSCSP模块的输入端连接；所述第一VoVGSCSP模块的第一输出端与所述第二Upsample模块的输入端连接；所述第一VoVGSCSP模块的第二输出端与所述第三Concat模块的第一输入端连接；所述第二Upsample模块的输出端与所述第二Concat模块的第二输入端连接；所述第二Concat模块的输出端与所述第二VoVGSCSP模块的输入端连接；所述第二VoVGSCSP模块的第一输出端与所述第六CBS模块的输入端连接；所述第六CBS模块的输出端与所述第三Concat模块的第二输入端连接；所述第三Concat模块的输出端与所述第三VoVGSCSP模块的输入端连接；所述第三VoVGSCSP模块的输出端与所述第七CBS模块的输入端连接；所述第七CBS模块的输出端与所述第四Concat模块的第二输入端连接；所述第四Concat模块的第一输出端与所述第四VoVGSCSP模块的输入端连接；所述第四Concat模块的第二输出端与所述第一输出模块的输入端连接；所述第三Concat模块的输出端与所述第二输出模块的输入端连接；所述第二VoVGSCSP模块的输出端与所述第三输出模块的输入端连接；所述第一输出模块、第二输出模块和第三输出模块作为所述目标识别模型的输出端，用于输出识别结果。

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