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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种轻量化服务机器人目标检测方法及装置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：CN119399438B 。

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：202411515941.9，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种轻量化服务机器人目标检测方法及装置是由吕勇;周宇;缪令辉;陈雨笙;杨飞;迟文政;孙立宁设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轻量化服务机器人目标检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及机器人目标检测技术领域，尤其是指一种轻量化服务机器人目标检测方法及装置，包括：构建轻量化服务机器人检测模型，所述轻量化服务机器人检测模型在YOLOv5n的基础上，在骨干网络中引入MobileViT模块以及C3_DSC模块和卷积三元组注意力模块构成的组合架构，在颈部网络中引入MobileViT模块、C3_DSC模块以及可变形卷积模块，进而利用所述轻量化服务机器人检测模型对服务机器人的采集图像进行目标检测。本发明构建的轻量化服务机器人检测模型有效提升了对多尺度目标，尤其是形变物体的检测性能，在保证模型高实时性的同时具有较高的检测精度，适用于服务机器人的目标检测需求。

本发明授权一种轻量化服务机器人目标检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种轻量化服务机器人目标检测方法，其特征在于，包括： 基于YOLOv5n构建轻量化服务机器人检测模型，包括： 将YOLOv5n中骨干网络中沿正传播方向的第二个和第三个C3模块替换为MobileViT模块，将YOLOv5n的骨干网络中沿正传播方向的第四个C3模块替换为C3_DSC模块和卷积三元组注意力模块构成的组合架构；将YOLOv5n的颈部网络中沿正传播方向的第二个C3模块替换为MobileViT模块，将YOLOv5n的颈部网络中沿正传播方向的第三个和第四个C3模块替换为C3_DSC模块；将YOLOv5n的颈部网络中沿正传播方向的第四个CBS模块替换为可变形卷积模块； 所述C3_DSC模块包括第一动态蛇形卷积、BottleNeck模块、第二动态蛇形卷积和CBS模块；所述BottleNeck模块包括依次连接的CBS模块和可变形卷积模块；C3_DSC模块的输入特征依次经过第一动态蛇形卷积和BottleNeck模块，得到第一中间特征，输入特征经过第二动态蛇形卷积，得到第二中间特征；将第一中间特征和第二中间特征拼接后，输入至CBS模块，得到C3_DSC模块的输出特征；所述BottleNeck模块包括依次连接的CBS模块和可变形卷积模块，可变形卷积模块的输出特征与BottleNeck模块的输入特征相加后，得到BottleNeck模块的输出特征； 所述轻量化服务机器人检测模型包括骨干网络、颈部网络和头部网络； 所述骨干网络包括：依次连接的第一CBS模块、第二CBS模块、第一C3模块、第三CBS模块、第一MobileViT模块、第四CBS模块、第二MobileViT模块、第五CBS模块、第一C3_DSC模块、卷积三元组注意力模块和SPPF层； 所述颈部网络包括：依次连接的第六CBS模块、第一上采样模块、第二C3模块、第七CBS模块、第二上采样模块、第二MobileViT模块、第八CBS模块、第二C3_DSC模块、可变形卷积模块和第三C3_DSC模块； 所述头部网络包括：第一检测头、第二检测头和第三检测头； 对所述MobileViT模块进一步优化，优化后的MobileViT模块包括： MobileViT模块的输入特征依次经过n×n空洞卷积层和第一1×1卷积层，得到局部特征图；局部特征图经过展开层、多个Transformer块和折叠层后，得到全局特征；全局特征经过第二1×1卷积层后与输入特征拼接，再输入至n×n卷积层，得到MobileViT模块的输出特征； 利用所述轻量化服务机器人检测模型对服务机器人的采集图像进行目标检测。

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