一种基于YOLOX模型的复杂道路场景目标检测方法

本发明公开了一种基于YOLOX模型的复杂道路场景目标检测方法，涉及道路目标检测技术领域，针对目标检测算法在目标距离较远、车辆行人遮挡严重以及光线不均匀情况下存在的漏检和检测精度不高的问题，本发明设计了一种高性能的下采样模块，保留了高质量的融合语义特征，再将检测头换为解耦任务对齐检测头，提高网络输出的交互性。此外，设计了SGIOU损失函数，提升网络在训练过程中对边界框形状的关注，并采用动态成本函数合理规划网络在不同训练阶段的关注点。该方法显著减少了网络运算开销和训练参数量，并且改善了算法对复杂道路场景下的目标的检测性能。

《一种基于YOLOX模型的复杂道路场景目标检测方法》是一发明专利，专利号为 2023113157414，当前法律状态为已下证，由江南大学提出申请，发明人为陶洪峰;沈凌志;孙亚伟;王玥，申请日期为2023-10-11，公开（公告）日期为2023-12-15，国际专利分类号（IPC）为 G06V10/25(2022.01)I;G06V10/776(2022.01)I;G06V10/80(2022.01)I;G06V10/774(2022.01)I;G06V10/764(2022.01)I;G06V10/44(2022.01)I;G06V10/82(2022.01)I;G06V20/58(2022.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：汽车、驾驶、道路、计算机视觉、人工智能领域、自动驾驶、智能交通监控、车载辅助驾驶、道路安全预警、智慧城市交通管理。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于YOLOX模型的复杂道路场景目标检测方法，涉及道路目标检测技术领域，针对目标检测算法在目标距离较远、车辆行人遮挡严重以及光线不均匀情况下存在的漏检和检测精度不高的问题，本发明设计了一种高性能的下采样模块，保留了高质量的融合语义特征，再将检测头换为解耦任务对齐检测头，提高网络输出的交互性。此外，设计了SGIOU损失函数，提升网络在训练过程中对边界框形状的关注，并采用动态成本函数合理规划网络在不同训练阶段的关注点。该方法显著减少了网络运算开销和训练参数量，并且改善了算法对复杂道路场景下的目标的检测性能。

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