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龙图腾网获悉汕头市俊国机电科技有限公司;汕头市俊国机器人科技有限公司申请的专利一种基于改进YOLOv7的钢材打标区域检测模型及其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：CN120833474B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202511327070.2，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于改进YOLOv7的钢材打标区域检测模型及其训练方法是由罗俊生设计研发完成，并于2025-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLOv7的钢材打标区域检测模型及其训练方法在说明书摘要公布了：本发明涉及钢材表面检测技术领域，尤其涉及一种基于改进YOLOv7的钢材打标区域检测模型及其训练方法。采用如下技术方案：包括骨干网络模块和检测头模块，骨干网络模块包括四个MCBS模块、四个MELAN模块和三个MP‑1模块，检测头模块由AXA模块、MLCA模块、SPPCSPC模块、MELAN模块、MCBS模块、上采样模块、REP模块和CBM模块组成。有益效果在于：通过对现有YOLOv7模型进行改进，一方面通过对模型中的CBS模块进行结构优化与替换，保留有效特征提取能力的同时，显著压缩模型运算量，降低模型的计算复杂度；另一方面引入轴向注意力AXA模块与混合局部通道注意力模块MLCA，增强模型对关键特征区域的关注能力，提升在复杂场景下的目标识别性能。

本发明授权一种基于改进YOLOv7的钢材打标区域检测模型及其训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv7的钢材打标区域检测模型的训练方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、构建钢材打标区域检测数据集；对摄像装置采集的钢材图像进行标注，标注内容包含待检测的钢标区域，以此获得钢材打标区域检测数据集； S2、步骤S1获得的钢材打标区域检测数据集划分为训练集、验证集和测试集； S3、将步骤S2中的训练集输入到所述一种基于改进YOLOv7的钢材打标区域检测模型中，并通过反向传播算法不断调整模型参数，使用最小化损失函数提升模型的检测精度； S4、使用步骤S2的验证集对步骤S3训练后的模型进行调整超参数以及监控模型的过拟合情况； S5、使用步骤S2的测试集对步骤S4调整后的模型进行性能测试，最终完成模型的训练； 所述一种基于改进YOLOv7的钢材打标区域检测模型，包括骨干网络模块和检测头模块，所述骨干网络模块包括四个MCBS模块、四个MELAN模块和三个MP-1模块，四个MCBS模块和一个MELAN模块依次连接后，再依次连接三组MP-1模块和MELAN模块，三组MP-1模块和MELAN模块依次输出不同尺寸的特征图，记为C3、C4、C5；所述检测头模块由AXA模块、MLCA模块、SPPCSPC模块、MELAN模块、MCBS模块、上采样模块、REP模块和CBM模块组成，骨干网络模块输出的C3、C4、C5依次输入至MLCA模块、MLCA模块和AXA模块，其中C5输入AXA模块后，依次连接SPPCSPC模块、MCBS模块和上采样模块，再与C4输入MLCA模块后的输出融合后，依次连接MELAN模块、MCBS模块和上采样模块，再与C3输入MLCA模块后的输出融合后，连接MELAN模块并输出P3，P3经MP-2模块下采样后与C4输入MLCA模块后连接的MELAN模块的输出叠加后连接MELAN模块并输出P4，P4经MP-2模块下采样后与C5输入AXA模块后连接的SPPCSPC模块的输出叠加后连接MELAN模块并输出P5，P3、P4、P5分别依次连接REP模块和CBM模块后输出钢标类别和钢标对应位置的矩形框。

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汕头市俊国机电科技有限公司;汕头市俊国机器人科技有限公司，其通讯地址为：515000 广东省汕头市濠江区滨海街道南山湾产业园珠河路103号之一；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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