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龙图腾网获悉淮阴工学院申请的专利基于FocalNeXtFold聚焦堆叠块的YOLOv8密集行人检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117115736B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311098033.X，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于FocalNeXtFold聚焦堆叠块的YOLOv8密集行人检测方法是由洪远;姜明新;杜强;黄俊闻;项靖;王杰设计研发完成，并于2023-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于FocalNeXtFold聚焦堆叠块的YOLOv8密集行人检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于FocalNeXtFold新型聚焦堆叠块的YOLOv8密集行人检测方法，包括步骤S1：获取划分好训练集、测试集、验证集的数据集；步骤S2：改进YOLOv8网络，将Backbone主干网中所有C2f模块全部替换为聚焦堆叠块FocalNeXtFoldBlock；步骤S3：基于步骤S2，head部分采用可加强非相邻层的直接交互的网络替代；步骤S4：基于步骤S3，替换YOLOv8网络的损失函数完成模型的改进；步骤S5：利用划分好的数据集对步骤S4中改进后的YOLOv8模型进行训练获得训练好的模型；步骤S6：利用训练好的模型对待检测的数据进行检测，并输出检测结果。通过替换主干网C2f块为新型聚焦堆叠块FocalNeXtFold，通过堆叠若干FocalNeXtblock块形成FocalNeXtFold堆叠块，提升密集行人检测性能。

本发明授权基于FocalNeXtFold聚焦堆叠块的YOLOv8密集行人检测方法在权利要求书中公布了：1.基于FocalNeXtFold聚焦堆叠块的YOLOv8密集行人检测方法，其特征在于，包括步骤： 步骤S1：获取划分好训练集、测试集、验证集的数据集； 步骤S2：改进YOLOv8网络，将Backbone主干网中所有C2f模块全部替换为聚焦堆叠块FocalNeXtFoldBlock，聚焦堆叠块FocalNeXtFoldBlock包括cv1卷积层、n个FocalNextBlock模块、cv2卷积层，其中n至少为2，每个FocalNextBlock模块包括dwconv、dwconv_3、norm、pwconv1、act、pwconv2、gamma、drop_path； 步骤S3：基于步骤S2，head部分采用可加强非相邻层的直接交互的网络替代； 步骤S4：基于步骤S3，替换YOLOv8网络的损失函数完成模型的改进； 步骤S5：利用划分好的数据集对步骤S4中改进后的YOLOv8模型进行训练获得训练好的模型； 步骤S6：利用训练好的模型对待检测的数据进行检测，并输出检测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人淮阴工学院，其通讯地址为：223000 江苏省淮安市经济技术开发区枚乘东路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。