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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于改进yolov3-tinier网络的红外环境下的人员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：CN119810872B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510103470.9，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于改进yolov3-tinier网络的红外环境下的人员目标检测方法是由罗林保;张翠芸;尚庆慧;杨江旭;黄晓设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进yolov3-tinier网络的红外环境下的人员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yolov3‑tinier网络的红外环境下的人员目标检测方法，包括：1、数据集预处理；2、建立改进yolov3‑tinier网络；3、构建损失函数Loss，并训练改进yolov3‑tinier网络，得到最优红外环境下的人员目标检测模型，并部署在ZYNQ硬件系统上，用于对红外环境下的人员目标进行检测；本发明旨在将改进后的体积更小、识别速度更快的模型部署在ZYNQ硬件系统上，以达到在不损失精度的情况下，快速有效地检测红外环境下的人员目标的目的。

本发明授权基于改进yolov3-tinier网络的红外环境下的人员目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进yolov3‑tinier网络的红外环境下的人员目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、获取红外环境下的人员检测数据集Image，并令Image中任意一张红外人员图像记为I，将I中的K个红外人员的位置和类别进行标注，得到位置标签和类别标签，将I中的第k个红外人员的位置标签记为，且，其中，表示第k个红外人员在I中所在位置的矩形框的中心点坐标，且，表示所述矩形框中心点的横坐标，表示所述矩形框中心点的纵坐标，表示第k个红外人员在I中所在位置的矩形框的尺寸，且，表示第k个红外人员在I中所在位置的矩形框的宽，表示第k个人员在I中所在位置的矩形框的高；将I中的第k个红外人员的类别标签记为； 步骤2、建立改进yolov3‑tinier网络，依次包括：骨干模块、特征提取模块、检测模块； 步骤2.1、所述骨干模块依次由交替的M个CR单元以及M‑1个最大池化层构成，其中，任意第 m 个 CR 单元由C个卷积层和 C 个激活函数层交替构成，并对I进行处理，得到红外激活特征； 步骤2.2、所述特征提取模块由第一红外特性抽取层和第二红外特性抽取层并联组成，并分别对进行处理，得到第一层的最终红外激活特征和第二层的最终红外激活特征； 步骤2.3、所述检测模块由两个CR单元，两个解码层和一个非极大值抑制层组成，并对和进行处理，得到I的红外抑制特征； 步骤3、基于，构建损失函数Loss； 步骤4、基于Image，利用梯度下降法对所述改进yolov3‑tinier网络进行训练，并计算损失函数Loss以调整网络参数，当训练迭代次数达到设定的次数或者损失函数Loss收敛时，训练停止，从而得到最优红外环境下的人员目标检测模型，并部署在ZYNQ开发板上，用于对红外环境下的人员目标进行检测。

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