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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利基于改进YOLOv11的密集行人目标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：CN119942598B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510239308.X，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于改进YOLOv11的密集行人目标检测方法是由陈宏滨;韦权设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进YOLOv11的密集行人目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进YOLOv11的密集行人目标检测方法，通过构建改进的YOLOv11模型实现对密集行人的高效检测。该方法首先搜集密集行人数据集并进行图像预处理，随后构建改进的YOLOv11模型。具体改进步骤如下：使用GhostConv模块替换backbone网络中的普通卷积，减少特征图中的冗余信息并降低计算成本，实现模型轻量化；将C3K2模块替换为C3K2‑WTConv，扩大卷积感受野，有效捕捉图像中的低频信息，显著提升密集目标检测效果；在C2PSA模块中引入轻量级的MLCA注意力机制，构成新的C2PSA‑MLCA模块，结合局部和全局信息以增强网络表达能力。完成模型构建后，进行训练、测试和性能评估。本发明在实现模型轻量化的同时，还提高了目标检测的准确率，适用于交通监控和公共场所的安全监测。

本发明授权基于改进YOLOv11的密集行人目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv11的密集行人目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：搜集密集行人数据集并对数据集进行图像预处理； 其中，所述步骤1具体包括以下步骤： 步骤1.1：对搜集到的密集行人数据集进行筛选，手动将动画图片以及行人数量较少的图片删除； 步骤1.2：编写相应的分类程序，将数据集中标注文件的忽略区域和人群两类标注去掉，保留行人、骑手、部分可见人员三类标注且归类为同一个标注Person，并将标注文件转换成YOLO格式； 步骤1.3：数据集划分成训练集和测试集； 步骤2：构建基于改进YOLOv11的密集行人目标检测模型； 其中，所述步骤2具体包括以下步骤： 步骤2.1：在YOLOv11的backbone网络中，将该网络的普通卷积替换成GhostConv模块； 步骤2.2：将WTConv模块引入C3K2模块中构成C3K2-WTConv模块，并在YOLOv11的backbone网络中，将C3K2模块替换成C3K2-WTConv模块； 步骤2.3：在C2PSA模块中引入MLCA注意力机制构成C2PSA-MLCA模块，并在YOLOv11的backbone网络中，将C2PSA模块替换成C2PSA-MLCA模块； 步骤3：对基于改进YOLOv11的密集行人目标检测模型进行训练； 其中，所述步骤3具体包括以下步骤： 步骤3.1：将预处理完成的密集行人数据集按照7:3的比例划分为训练集和测试集； 步骤3.2：设置迭代数200，批量大小batch_size设置为16，优化器optimizer设置为auto； 步骤3.3：在基于改进YOLOv11的密集行人目标检测模型中依照设置的参数进行训练，得到训练完成的基于改进YOLOv11的密集行人目标检测模型； 步骤4：将训练完成的基于改进YOLOv11的密集行人目标检测模型对密集行人测试集进行性能评估。

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