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龙图腾网获悉天津大学申请的专利基于改进的YOLOv5网络的座舱检测系统及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：CN120689578B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510880843.3，技术领域涉及：G06V10/22；该发明授权基于改进的YOLOv5网络的座舱检测系统及方法是由孟菲;王赞;尤翰墨设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进的YOLOv5网络的座舱检测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进的YOLOv5网络的座舱检测系统及方法，构建座舱目标检测模型；构建改进的YOLOv5网络，基于所述原始数据集利用改进的YOLOv5网络进行座舱目标检测模型预训练以得到预训练输出，通过所述座舱目标检测模型结合预训练输出进行场景内的人和物品状态检测分析，得到危险监测数据；所述危险监测数据和所述温度监测数据结合车辆状态数据，进行当前所属的用车情景危险物品判断，生成决策。本发明极大地优化了网络的参数规模和计算资源消耗；进而提高模型对多尺度物体检测的精度。

本发明授权基于改进的YOLOv5网络的座舱检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进的YOLOv5网络的座舱检测系统，其特征在于，该系统包括控制模块、采集模块、模型构建模块、检测模块、温度模块、决策模块、提示模块和显示模块；其中： 所述控制模块，进行系统其他模块的操作控制； 所述采集模块，对座舱内进行图像和视频实时采集，获得原始数据集； 所述模型构建模块，构建座舱目标检测模型，该模型的输入为原始图像和视频数据集，输出为座舱危险监测数据； 所述检测模块，构建改进的YOLOv5网络包括改进的Backbone网络、Neck网络和Prediction模块，所述改进的Backbone网络包括依序连接的Focus层、三个GhostBottleneck模块组、一个单独的卷积层、SPP层以及一个GhostBottleneck结构；其中，每个GhostBottleneck模块组包括一个卷积层后接一个GhostBottleneck结构，所述GhostBottleneck结构包括依次连接的第一Ghostmodule层、DWConv层、第二Ghostmodule层和Add层；基于所述原始数据集利用改进的YOLOv5网络进行座舱目标检测模型预训练以得到预训练输出，通过所述座舱目标检测模型结合预训练输出进行场景内的人和物品状态检测分析，得到危险监测数据； 所述温度模块，对座舱内温度进行实时监测，获得温度监测数据； 所述决策模块，接收所述危险监测数据和所述温度监测数据，结合车辆状态数据，进行当前所属的用车情景判断，生成决策指令，通过网络设备将所述决策指令发送给提示模块； 所述提示模块，针对不同的用车情景给出各种危险物品处置的提示指令； 所述显示模块，实现各种危险物品处置的提示指令显示。

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天津大学，其通讯地址为：300072 天津市南开区卫津路92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”。

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