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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利改进YOLO v8的毫米波图像目标检测与识别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：CN116740342B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202310704658.X，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权改进YOLO v8的毫米波图像目标检测与识别方法是由宋裕曼;孟杨;华金铭;孙懿;杨帆行;刘笑言;胡佳峻;张玺设计研发完成，并于2023-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本改进YOLO v8的毫米波图像目标检测与识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种改进YOLOv8的毫米波图像目标检测与识别方法，属于图像处理技术领域。该系统包括以下步骤：通过将获取的毫米波图像输入到预训练过的改进YOLOv8神经网络中；在输出层获得目标位置和类别信息，并进行目标检测与识别；根据目标信息生成相应的检测结果，包括目标类别、坐标、置信度，实现对目标的高效检测和准确识别。该系统具有检测速度快、精度高等优点。

本发明授权改进YOLO v8的毫米波图像目标检测与识别方法在权利要求书中公布了：1.改进YOLOv8的毫米波图像目标检测与识别方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： S1：获取毫米波图像； S11：使用雷达芯片通过发射和接收低功率的调频连续FMCW毫米波，主动获得目标的空间位置、速度和反射强度； 设置相应的毫米波雷达参数，包括工作频率f、距离分辨率ΔR和方向角度θ；根据雷达方程计算所需的最小可检测功率Pmin： 其中，Pt为发射功率；Gt和Gr分别为发射和接收天线增益；λ为波长；σ为目标雷达截面积；R为距离；L为系统损耗； S12：使用RMA成像算法获得毫米波雷达三维成像； 雷达板采集到的原始数据通过以太网获取原生的雷达数据，假设雷达采样位置为x,y,0，待成像目标空间坐标为x',y',z0，目标反射率为px',y'，则雷达接收到的后向散射数据为： R表示收发天线的中心位置到目标的距离，目标到雷达的平均距离为z0；上式中R-2使用z0R-1替代，对于静止目标，z0为常数忽略不计；最终接收到的数据表示为： 球面波认为是平面波的叠加，则： 其中： 则有： 改变积分顺序发现对应反射率函数的二维傅里叶变换，即FT2D[px,y]＝pkx,ky，而表示二维傅里叶逆变换；则 则重构二维目标反射率： S13：将预处理后的数据转换为图像格式，得到毫米波图像； S2：将图像输入到经过训练的改进的YOLOv8神经网络中； 使用轻量级网络ShuffleNet替代Darknet53；改进YOLOv8的后处理算法采用非极大值抑制NMS算法来对重叠的目标进行筛选，同时引入像素点修正方法，提高模型的准确率和鲁棒性； S21：对获取到的毫米波图像进行预处理，包括缩放、裁剪和颜色空间转换，使其符合改进YOLOv8输入要求； S22：将预处理后的图像输入到ShuffleNet骨干网络中，提取特征信息；基于卷积、激活和池化操作，逐层计算网络输出； S23：利用YOLOv8的多尺度特征融合机制，通过上采样和跳级连接方法，将不同深度的特征图进行融合，采用以下公式： Fx＝UαFlx⊕1-αFsx 其中，Fx为融合后的特征图；U为上采样操作；α为权重参数；Flx和Fsx分别表示深层和浅层特征图；⊕表示特征融合操作，即相加或拼接； S3：在输出层获得目标位置和类别信息，并进行目标检测与识别； S31：将网络输出按照预定义的锚框形状进行解码，得到候选目标框和置信度，包括计算预测边界框的中心坐标、宽高以及类别置信度，具体计算公式如下： bx＝σtx+cx by＝σty+cy bw＝pwexptw bh＝phexpth PrClassi|Object＝σtci 其中，bx、by、bw、bh分别为预测边界框的中心坐标和宽高；tx、ty、tw、th为网络输出值；cx、cy为锚框的中心坐标；pw、ph为锚框的宽高；σ为Sigmoid函数；tci表示第i类的类别置信度；PrClassi|Object为目标属于第i类的概率； S32：对候选目标框进行筛选，剔除置信度低于阈值的目标框；若置信度阈值设为0.5，则只保留置信度大于等于0.5的目标框； S33：应用非极大值抑制NMS算法对筛选后的目标框进行优化；计算目标框之间的交并比IoU，如果某个目标框与其他高置信度目标框的IoU大于预定阈值，则认为该目标框是冗余的，将其移除； S34：对优化后的目标框应用像素点修正方法，根据图像局部梯度信息对目标框坐标进行调整，使其更接近理想边界；具体地，通过计算邻域内梯度最大值的方向来调整目标框边缘坐标； S4：根据目标信息生成相应的检测结果，包括目标类别、坐标和置信度； S41：在NMS处理后的目标框中，分别提取目标类别和置信度； S42：将目标框的坐标从网络输出空间转换回原始图像空间； S43：根据目标类别、坐标和置信度，生成检测结果。

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