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龙图腾网获悉合肥矿航智能科技有限公司申请的专利基于LM-YOLO的轻量级交通目标检测方法、设备及介质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：CN120689676B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202510835522.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于LM-YOLO的轻量级交通目标检测方法、设备及介质是由于淼;张俊杰;姜萌;张子隆;杨宁设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LM-YOLO的轻量级交通目标检测方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明的一种基于LM‑YOLO的轻量级交通目标检测方法、设备及介质，针对传统检测网络在复杂交通场景下面临的几何形变适应性差、注意力机制计算冗余及轻量化与精度矛盾等问题。该方法引入线性可变性卷积LinearDeformableConvolution，LDConv模块，通过坐标生成算法与线性参数增长机制，在降低参数量的同时支持动态采样，有效捕捉目标形变特征。基于混合局部通道注意力机制MixedLocalChannelAttention，MLCA，构建C2f_MLCA模块，通过双通道注意力加权，增强多尺度目标的关键区域聚焦能力。通过分层部署LDConv与MLCA模块形成互补增强机制，能够有效提升复杂交通场景下车辆、行人的检测鲁棒性，兼具轻量化与高精度优势，适用于车载终端与边缘计算设备部署。

本发明授权基于LM-YOLO的轻量级交通目标检测方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于LM‑YOLO的轻量级交通目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取公开的交通场景数据集并进行预处理； S2、构建LM‑YOLO网络模型，以YOLOv8n作为基础架构，采用LDConv模块用于提升模型对复杂目标的特征提取能力，在三级检测头前构建C2f_MLCA模块强化模型对多尺度目标的特征判别能力； S3、配置训练环境，利用步骤S1获取的数据集进行LM‑YOLO网络训练和验证分析； S4、将待检测的交通场景图像输入预训练完成的LM‑YOLO网络模型进行目标检测； 在步骤S2中，所述LM‑YOLO网络仅保留第一层特征提取使用常规卷积进行初步特征映射，后续下采样均采用LDConv模块替换常规卷积操作，所述LDConv模块具体包括： 依据所设定的卷积核参数N，通过初始采样坐标生成算法生成初始采样形状及相对坐标； 依据输入特征图的分辨率和步幅生成初始采样点绝对坐标； 通过偏移量生成模块对输入特征图进行卷积操作，生成坐标动态偏移量； 结合初始采样点的相对坐标、绝对坐标和动态偏移量，计算最终的采样点坐标； 基于最终采样点坐标，使用双线性差值方法，从输入特征图中提取对应位置的特征值，得到偏移后的重采样特征图； 对重采样特征图进行重塑，使其能够被主卷积模块的卷积核处理； 使用主卷积模块对重塑后的特征图进行卷积操作得到最终的输出特征图。

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