基于Swin-Transformer和YOLOv8融合检测算法的高空抛物检测方法

本发明涉及基于Swin‑Transformer和YOLOv8融合检测算法的高空抛物检测方法，首先将视频流并解码为RGB图像序列并预处理，将预处理后的图像分割为图像块，通过线性嵌入转化为初始特征序列；再利用Swin‑Transformer的Transformer Block分层提取特征，先以窗口自注意力捕捉底层局部特征，融合后下采样，再通过移动窗口注意力捕捉跨窗口特征得到高级特征；随后将高级特征输入YOLOv8检测网络，经多尺度特征融合、锚框匹配及预测解码，获取目标框及置信度；最后通过非极大值抑制优化检测结果并输出。通过Swin‑Transformer与YOLOv8的融合，兼顾全局上下文与局部细节特征，提升了多尺度抛物目标的识别精度，解决了传统方法漏检、误检及定位偏差问题，且能适配复杂场景，实现实时检测。