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龙图腾网获悉西南石油大学申请的专利一种基于改进YOLO11n的交通目标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：CN121582560B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610115244.7，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于改进YOLO11n的交通目标检测方法是由王美华;陈雁;魏峰;石诚;刘智;张朋;吴玉洁;张若飞设计研发完成，并于2026-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLO11n的交通目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进YOLO11n的交通目标检测方法，涉及交通目标检测技术领域，该方法包括：采集待检测的交通场景图像数据，并对其进行预处理，得到预处理后的交通图像数据；构建改进YOLO11n神经网络模型；将预处理后的交通图像数据输入预训练的改进YOLO11n神经网络模型中，得到目标检测结果。本发明实现了对小、中、大尺度交通目标的精确检测与特征增强，在不显著增加计算量的前提下，有效提升了模型在复杂交通场景中的检测性能与鲁棒性。

本发明授权一种基于改进YOLO11n的交通目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLO11n的交通目标检测方法，其特征在于，包括： 采集待检测的交通场景图像数据，并对其进行预处理，得到预处理后的交通图像数据； 构建改进YOLO11n神经网络模型； 将预处理后的交通图像数据输入预训练的改进YOLO11n神经网络模型中，得到目标检测结果； 其中，构建改进YOLO11n神经网络模型的具体方法为： 在原始YOLO11n的骨干网络中，在浅层特征路径集成CIM特征交互模块，在中层特征路径集成SAM空间注意力模块，在深层特征路径集成CIM特征交互模块和LargeKernelBlock大卷积核模块； 在原始YOLO11n的颈部网络中，在上采样路径中集成CIM特征交互模块和SAM空间注意力模块，在下采样路径中集成LargeKernelBlock大卷积核模块和CIM特征交互模块； 在原始YOLO11n的头部网络中，在P3特征层集成SAM空间注意力模块，在P4特征层集成LargeKernelBlock大卷积核模块，在P5特征层级集成CIM特征交互模块； 所述LargeKernelBlock大卷积核模块包括：多个并行卷积分支，多个并行卷积分支构成大核分支组，不同的卷积分支使用不同尺寸的卷积核，每个卷积分支负责不同尺度的空间上下文建模，每个卷积分支输出的特征通过1×1卷积统一投影到相同的通道维度；所述LargeKernelBlock大卷积核模块还包括与大核分支组并行的细粒度分支和高频边缘分支；大核分支组、细粒度分支和高频边缘分支均与自适应对齐单元相连接，自适应对齐单元与第三特征融合模块连接。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西南石油大学，其通讯地址为：610500 四川省成都市新都区新都大道8号西南石油大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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