买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉常州大学申请的专利基于改进YOLOv5s的人脸检测方法及系统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：CN117115891B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202311087918.X，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于改进YOLOv5s的人脸检测方法及系统是由陈从平;陆洋;吴伟鹏;刘雅玄;陈奔;严转红设计研发完成，并于2023-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进YOLOv5s的人脸检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及基于改进YOLOv5s的人脸检测方法及系统，包括采集人脸图像数据，并对人脸图像进行数据增强；搭建FasterNet主干特征提取网络，将训练集图像输入FasterNet主干特征提取网络生成具有不同深度信息的初始特征；利用特征增强模块将主干中部分浅层特征图与经过上采样后的深层特征图经concat输出融合特征；利用C3_NAM模块替代BottleNeck层的C3模块，抑制面部低权重特征，从而提高面部关键点信息的权重。本发明解决现有人脸检测方法存在网络参数多，检测速度低的问题。

本发明授权基于改进YOLOv5s的人脸检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于改进YOLOv5s的人脸检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、采集人脸图像数据，并对人脸图像进行数据增强； 步骤二、搭建FasterNet主干特征提取网络，将训练集图像输入FasterNet主干特征提取网络生成具有不同深度信息的初始特征； FasterNet主干特征提取网络包括：由CBS和FasterNetBlock构成的CBS-FasterNet模块，四个CBS-FasterNet模块级联，第四CBS-FasterNet模块与SPPF和CBS模块连接后输出上采样； 步骤三、利用特征增强模块将主干中部分浅层特征图与经过上采样后的深层特征图经concat输出融合特征； 步骤三具体包括： 步骤31、在第11层对特征层获得的特征图先进行大小1×1、步长为1的CBS卷积提升通道维度；接着在第12层使用大小3×3、步长为2的CBS卷积，进行特征图的压缩；与来自特征所在层提取到的特征和第10层经过上采样提取的特征进行三个特征层的concat，得到特征图； 步骤32、在第17层对特征层获得的特征图先进行大小1×1、步长为1的CBS卷积提升通道维度；接着在第18层使用大小3×3、步长为2的CBS卷积，进行特征图的压缩；与来自特征所在层提取到的特征和第16层经过上采样提取的特征进行三个特征层的concat，得到特征图； 步骤四、利用C3_NAM模块替代BottleNeck层的C3模块，抑制面部低权重特征，提高面部关键点信息的权重。

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常州大学，其通讯地址为：213164 江苏省常州市武进区湖塘镇滆湖中路21号；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。