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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利基于深度学习对行人图像目标检测方法、系统、设备以及存储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：CN120496173B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202510559997.2，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于深度学习对行人图像目标检测方法、系统、设备以及存储介质是由李洋;罗天设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习对行人图像目标检测方法、系统、设备以及存储介质在说明书摘要公布了：基于深度学习对行人图像目标检测方法、系统、设备以及存储介质，属于计算机视觉技术领域，解决了现有的YOLOv8模型由于对小尺寸行人图像目标特征提取能力的不足，造成漏检、误检的问题。包括以下步骤：步骤S1，获取行人图像数据集后，对行人图像数据集进行预处理；步骤S2，构建改进后的YOLOv8模型，具体为；在YOLOv8模型的Backbone层和Neck层中，将C2f模块替换为C2f‑DPS模块，在YOLOv8模型Neck层中的上采样和下采样路径间插入混合多类型注意力模块；步骤S3，对改进后的YOLOv8模型分别进行训练，获得训练后的YOLOv8模型，基于训练后的YOLOv8模型对预处理后的行人图像数据集进行目标检测。

本发明授权基于深度学习对行人图像目标检测方法、系统、设备以及存储介质在权利要求书中公布了：1.基于深度学习对行人图像目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，获取行人图像数据集后，对行人图像数据集进行预处理； 步骤S2，构建改进后的YOLOv8模型，具体为； 在YOLOv8模型的Backbone层和Neck层中，将C2f模块替换为C2f-DPS模块，在YOLOv8模型Neck层中的上采样和下采样路径间插入混合多类型注意力模块； 步骤S3，对改进后的YOLOv8模型分别进行训练，获得训练后的YOLOv8模型，基于训练后的YOLOv8模型对预处理后的行人图像数据集进行目标检测； 所述的步骤S2中，所述的C2f-DPS模块，具体为： 行人图像经过Conv后，再经过Split层分为两路，一路行人特征图像进行动态路径选择后，与另一路行人特征图像进行Concat后，最后通过DPS进行特征融合； 所述的一路行人特征图像进行动态路径选择，具体为： 一路行人特征图像经过DynamicGate生成门控信号，根据门控信号判断是否激活Bottleneck，若激活Bottleneck，则经过多尺度空洞卷积，反之，则施加GradientMask； 所述的步骤S2中，所述的混合多类型注意力模块通过动态权重融合进行融合通道注意力分支和空间注意力分支。

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