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！

龙图腾网获悉广东白云学院申请的专利基于YOLOv5的荔枝检测方法、装置、设备、介质和产品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：CN114255461B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202111569909.5，技术领域涉及：G06V20/68；该发明授权基于YOLOv5的荔枝检测方法、装置、设备、介质和产品是由朱婷婷;叶裴雷;汤海林;李春平;李妍设计研发完成，并于2021-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于YOLOv5的荔枝检测方法、装置、设备、介质和产品在说明书摘要公布了：本申请涉及图像检测技术领域，提供了一种基于加权特征融合的轻量化YOLOv5的荔枝检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。本申请能够实现提高对待检测荔枝图像进行荔枝检测的准确性。该方法包括：将轻量化YOLOv5网络结构中SPP模块中Maxpool池化替换为SoftPool池化，以及，将轻量化YOLOv5网络结构中低层网络结构和高层网络结构建立加权特征融合，以及，将轻量化YOLOv5网络结构中主干网络中CBL模块中卷积替换为Ghost模块，得到荔枝检测模型，获取待检测荔枝图像，利用荔枝检测模型对待检测荔枝图像进行检测得到荔枝检测结果。

本发明授权基于YOLOv5的荔枝检测方法、装置、设备、介质和产品在权利要求书中公布了：1.一种基于加权特征融合的轻量化YOLOv5的荔枝检测方法，其特征在于，所述方法包括： 将轻量化YOLOv5网络结构中SPP模块中原有的Maxpool池化替换为SoftPool池化，得到SPP_s模块，以及，通过特征图金字塔网络和金字塔自注意力网络将所述轻量化YOLOv5网络结构中第9层特征图和第22层特征图进行加权特征求和、第6层特征图和第19层特征图进行加权特征求和以及第4层特征图和第17层特征图进行加权特征求和，以及，将所述轻量化YOLOv5网络结构中主干网络中CBL模块中卷积替换为Ghost模块，得到荔枝检测模型；SPP_s模块用于将输入SPP_s模块的数据经过三个SoftPool池化处理后与输入SPP_s模块的数据进行合并后输出； 获取待检测荔枝图像； 利用所述荔枝检测模型对所述待检测荔枝图像进行检测得到荔枝检测结果； 其中，所述加权特征求和的融合因子根据所述轻量化YOLOv5网络结构中低层网络特征图和高层网络特征图中目标数量间的比值得到；所述融合因子用于平衡不同层的贡献，使低层网络结构和高层网络结构进行加权特征求和的融合后的特征适应于小物体的检测，所述融合因子是加权的系数，所述融合因子的计算方式包括：第一步，计算每个锚框的IoU值，选择具有最大IoU的锚框，认为是图像中的目标；第二步，基于每个层中的正锚框和预定义数量的锚框，计算每层中真实的目标数量；第三步，对数据集中的每个图像重复所述第一步和所述第二步，以获得统计结果。

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广东白云学院，其通讯地址为：510450 广东省广州市白云区江高镇学苑路1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。