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龙图腾网获悉数据空间研究院申请的专利基于改进的yolov8s的人体安检违禁品检测模型、方法及系统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：CN119068238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411042905.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于改进的yolov8s的人体安检违禁品检测模型、方法及系统是由吴昊;王悦;岳华;凌未设计研发完成，并于2024-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进的yolov8s的人体安检违禁品检测模型、方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于改进的yolov8s的人体安检违禁品检测模型、方法、系统，包括主干网络、颈部网络；所述主干网络使用重参数化后的HGNetV2，在所述颈部网络中利用GhostDynamicConv模块进行卷积操作，并使用GCADown模块作为颈部网络中的下采样操作；所述GCADown为在ADown中使用GhostConv模块作为卷积操作，与ADown中的平均池化、最大池化操作和GhostConv构造并行分支结构。本发明通过融合RepHGNetV2、GCADown和GhostDynamicConv三个网络结构，显著降低了模型的参数量和计算量，由于模型文件体积的减少，更加有利于在资源受限的设备上部署该模型。

本发明授权基于改进的yolov8s的人体安检违禁品检测模型、方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于改进的yolov8s的人体安检违禁品检测模型，其特征在于，包括主干网络、颈部网络； 所述主干网络使用重参数化后的HGNetV2，在所述颈部网络中利用GhostDynamicConv模块进行卷积操作，并使用GCADown模块作为颈部网络中的下采样操作； 所述GCADown为在ADown中使用GhostConv模块作为卷积操作，与ADown中的平均池化、最大池化操作和GhostConv构造并行分支结构； 所述主干网络的具体结构为：重参数化后的HGNetV2包括HGStem、Rep_HGBlock和DWConv； HGStem作为预处理层，首先通过卷积操作提取输入图片数据的特征，随后采用最大池化进行下采样，捕捉数据在不同尺度上的特征，再和卷积后的特征图进行融合，使得特征信息更加丰富； Rep_HGBlock利用重参数化思想，在训练阶段，使用1×1、3×3大小的卷积核与BatchNorm构成并行的多分支结构，输入的特征图经过三个并行的分支结构最后相加，提取输入数据的多尺度特征信息，增强网络对小目标的特征表达能力；在推理阶段，利用重参数化的方法将1×1、3×3大小的卷积核与BatchNorm构成并行的多分支结构融合为只有3×3大小卷积核的单分支结构；将多分支结构融合为单分支结构的过程是在1×1大小的卷积核的分支上，将1×1大小的卷积核通过填充0值变成3×3大小的卷积核；在只有BN层的分支上，通过填充0的方法构造3×3大小的卷积核；然后在每个分支上，融合卷积层核BN层，卷积公式表示如下： Convx＝Wx+b BatchNorm公式如下所示，其中，γ，β是可学习参数： 将卷积和BatchNorm融合之后，其表达式可以表示为： 其中，μB表示均值，σ2表示方差；表示归一化； 最后将三个分支相加，即可将训练时的并行多分支结构转换为了推理时的单分支结构； DWConv首先将输入特征图的每个通道分别通过卷积核进行卷积操作，在不同的通道上独立的学习特征，然后将得到的特征图通过逐点卷积的方式进行加权组合得到最终的特征图。

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