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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于YOLOv5改进的目标检测方法及装置、训练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：CN116310899B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202310180011.1，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于YOLOv5改进的目标检测方法及装置、训练方法是由李肯立;郭佳靖;谭光华;刘楚波;段明星;肖国庆;唐卓设计研发完成，并于2023-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于YOLOv5改进的目标检测方法及装置、训练方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于YOLOv5改进的目标检测方法及装置、训练方法。目标检测方法包括：将各关键特征提取层输出的加权主干特征输入到特征融合模块指定的关键特征融合节点，将加权主干特征与原始FPN融合特征进行再次融合，得到目标融合特征；并增加一个子检测网络，将最浅层次关键特征提取层获得的高分辨率特征进行加权和再融合，得到高细节特征，并将高细节特征输入到新的小检测头和特征融合模块中；通过各检测头输出各待检测图像的预测框，得到待检测图像的目标检测结果；在网络训练过程中，引入了考虑角度损失等多种损失的SIOU损失函数；采用本方法能够提高小目标检测的准确性。

本发明授权基于YOLOv5改进的目标检测方法及装置、训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOv5改进的目标检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待检测图像； 将所述待检测图像输入基于YOLOv5改进的目标检测网络中，其中，所述基于YOLOv5改进的目标检测网络包括特征提取模块和特征融合模块，所述特征提取模块的输出作为所述特征融合模块的输入； 通过所述特征提取模块的多个关键特征提取层对所述待检测图像进行特征提取，依次得到多个尺度的目标主干特征，其中，所述目标主干特征是指在所述特征提取模块中按照连接顺序依次得到的关键图像特征，随着网络深度的增加，对应的所述目标主干特征携带的关于所述待检测图像的细节信息递减，携带的关于所述待检测图像的语义信息递增； 将所述多个尺度的目标主干特征分别进行加权处理，得到多个尺度的加权主干特征； 将所述多个尺度的加权主干特征分别输入到所述特征融合模块中对应层级的关键融合节点，并与所述特征融合模块中的原始融合特征进行再次融合，得到目标融合特征； 将所述目标融合特征输入至检测头中，并获取所述检测头的输出，得到所述待检测图像对应的预测框，并根据所述预测框确定所述待检测图像的目标检测结果。

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湖南大学，其通讯地址为：410013 湖南省长沙市岳麓区麓山南路；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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