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龙图腾网恭喜重庆文理学院申请的专利基于改进YOLOv4模型的车辆检测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：CN114283390B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202111677392.1，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权基于改进YOLOv4模型的车辆检测方法是由郑讯佳;张洪杰;李会兰;陈星;罗天洪;陈涛;刘永刚设计研发完成，并于2021-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进YOLOv4模型的车辆检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进YOLOv4模型的车辆检测方法，包括步骤：S1.获取车辆图片数据集；所述车辆图片数据集包括若干车辆类型的车辆图片信息；S2.对车辆图片数据集进行预处理，得到处理后的图片数据集；S3.构建改进的YOLOv4模型，并将处理后的图片数据集输入到改进的YOLOv4模型进行网络模型训练，得到训练好的改进YOLOv4模型；S4.将待测车辆图片输入到训练好的改进YOLOv4模型进行车辆检测，输出待测车辆的检测结果。本发明能够提高车辆检测精度，减少了模型的参数量与计算量，具有良好的鲁棒性，满足了车辆检测的实时性要求。

本发明授权基于改进YOLOv4模型的车辆检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv4模型的车辆检测方法，其特征在于：包括如下步骤：S1.获取车辆图片数据集；所述车辆图片数据集包括若干车辆类型的车辆图片信息；S2.对车辆图片数据集进行预处理，得到处理后的图片数据集；S3.构建改进的YOLOv4模型，并将处理后的图片数据集输入到改进的YOLOv4模型进行网络模型训练，得到训练好的改进YOLOv4模型；构建改进的YOLOv4模型，具体包括：使用深度可分离卷积代替YOLOv4模型中3×3的标准卷积；在保留YOLOv4模型输出层的同时，增加一层网格为n×n的输出层，并采用K-means聚类算法重新确定若干锚框；在YOLOv4模型的Head中引入Inceptionv3结构，使得所述Head包括若干条并行线路；其中，输入到Head中的数据信息经过所述若干条并行线路的并行处理后，得到若干处理结果，所述若干处理结果进行堆叠后输出；其中，增加一层网格为n×n的输出层后，根据如下方法对网络结构中同尺寸特征图进行拼接：将路径聚合网络PANet中网格为的特征层进行上采样得到网格为n×n的特征层，并将网格为n×n的特征层与浅层网格为n×n的特征层进行堆叠以及若干次卷积后得到新的特征层；所述若干条并行线路包括第一线路、第二线路、第三线路以及第四线路；所述第一线路利用1×1的卷积核对输入的数据信息进行1次卷积操作，得到结果1；所述第二线路先利用1×1的卷积核对输入的数据信息进行1次卷积操作，得到卷积后的结果，再对卷积后的结果利用5×5的卷积核进行1次卷积操作，得到结果2；所述第三线路先利用1×1的卷积核对输入的数据信息进行1次卷积操作，得到卷积后的结果，再对卷积后的结果利用3×3的卷积核连续进行2次卷积操作，得到结果3；所述第四线路先对输入的数据信息进行池化为3×3的平均池化操作，得到池化后的结果，再对池化后的结果利用1×1的卷积核进行1次卷积操作，得到结果4；S4.将待测车辆图片输入到训练好的改进YOLOv4模型进行车辆检测，输出待测车辆的检测结果。

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