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龙图腾网获悉无锡车联天下智能科技股份有限公司申请的专利一种基于YOLOv8的路面坑洼及小型路障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：CN121353873B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511908726.X，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于YOLOv8的路面坑洼及小型路障检测方法是由刘朝阳;梁腾;吴松松;王勇萍;徐西海设计研发完成，并于2025-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于YOLOv8的路面坑洼及小型路障检测方法在说明书摘要公布了：本申请提供的一种基于YOLOv8的路面坑洼及小型路障检测方法，基于YOLOv8模型构建超小目标检测模型，在超小目标检测模型中，使用模糊适应C3模块替换YOLOv8模型的骨干网络中的C2f模块，基于模糊校正模块对输入图像进行去模糊处理，然后再提取图像特征，在通过卷积注意力机制CBAM处理，使其模糊场景下也能保持检测精度。

本发明授权一种基于YOLOv8的路面坑洼及小型路障检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOv8的路面坑洼及小型路障检测方法，其特征在于，其包括以下步骤： S1：构建模糊校正模块； 所述模糊校正模块；对输入特征图F∈RH×W×C进行去模糊处理后提取图像特征Fconv；其中，C为通道数，H和W为高和宽； S2：构建模糊适应C3模块； 在YOLOv8的CSPDarknet基础上，构建所述模糊适应C3模块；所述模糊适应C3模块利用所述模糊校正模块对输入特征图进行模糊校正后提取特征，再通过CBAM进行注意力增强处理后输出； S3：构建跨尺度自注意力模块CSSA； 所述跨尺度自注意力模块CSSA通过尺度间特征交互增强全局上下文信息； S4：基于YOLOv8模型，构建超小目标检测模型； 所述超小目标检测模型包括：骨干网络、颈部和head网络； 所述骨干网络包括3个CBS卷积模块、3个模糊适应C3模块和1个SPPF模块；每个CBS模块后面跟着一个所述模糊适应C3模块，最后连接所述SPPF模块；将所述骨干网络中网络层从上至下标记为P1~P7； 所述颈部的网络结构包括：4个上采样Upsample层、4个C2f模块和4个跨尺度自注意力模块CSSA；上采样Upsample层包括：自下而上设置的Upsample1、Upsample2、Upsample3和Upsample4，每个上采样层对应一个尺度分支，每个上采样层后面设置一个C2f模块； 所述骨干网络的P7层输出送入Upsample1层中，Upsample1层的输出与P6的输出进行Concat操作后送入后面的C2f层中，Upsample2层的输出与P4层输出进行Concat操作后送入后面的C2f层中；Upsample3层的输出与P2层输出进行Concat操作后送入后面的C2f层中； 每个CSSA模块的分别接收一个C2f模块的输出特征图进行跨尺度特征融合处理后连接一个检测头；前三个C2f模块的输出特征图除了送入CSSA模块之外，同时送入下一个Upsample层； 所述head网络包括4个检测头，分别对应四个尺度的检测结果； S5：对所述超小目标检测模型进行训练，得到训练好的所述超小目标检测模型； S6：将训练好的所述超小目标检测模型部署到无人机上，控制飞机在预设的待检测区域上空飞行；将无人机上布置的图像采集设备作为待识别图像送入所述超小目标检测模型中，输出路面情况检测结果。

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