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龙图腾网恭喜无锡学院申请的专利一种基于改进RFBNet算法的行人检测方法及系统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：CN114495160B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202210025310.3，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于改进RFBNet算法的行人检测方法及系统是由杨舰;唐玥;李富;彭琪;王军礼;宋耀辉;邱建华设计研发完成，并于2022-01-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进RFBNet算法的行人检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进RFBNet算法的行人检测方法及系统，包括以下步骤：步骤1：获取当前帧路面实时图像；步骤2：将当前帧路面实时图像输入至训练好的RFB_Nano特征提取网络模型中，并使用TensorRT加速引擎运行训练好的RFB_Nano特征提取网络模型，得到当前帧路面实时图像的检测结果，该检测结果包括行人检测框及行人检测框位置信息；步骤3：判断行人检测框面积占整张单帧路面实时图像面积的比例是否超过阈值，若超过，则发出预警信号，若不超过，则获取下一帧路面实时图像，执行步骤2。

本发明授权一种基于改进RFBNet算法的行人检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进RFBNet算法的行人检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：获取当前帧路面实时图像；步骤2：将当前帧路面实时图像输入至训练好的RFB_Nano特征提取网络模型中，并使用TensorRT加速引擎运行训练好的RFB_Nano特征提取网络模型，得到当前帧路面实时图像的检测结果，该检测结果包括行人检测框及行人检测框位置信息；步骤3：判断行人检测框的面积占当前帧路面实时图像面积的比例是否超过阈值，若超过，则发出预警信号，若不超过，则获取下一帧路面实时图像，执行步骤2；步骤2中，所述的RFB_Nano特征提取网络模型按照以下步骤建立得到：以VGG16骨架网络模型为特征提取网络的基础，引入RFB模块；在RFB模块的第一个卷积分支增加一个3*3卷积层；从第三组卷积层开始，在每组卷积层中的3*3卷积层前增加一层1*1卷积层；在每一卷积层前插入BN层；采用多尺度特征融合机制，在conv4_3的特征图的每个单元提取4个defaultbox；在conv7的特征图的每个单元提取4个defaultbox；在conv8_2的特征图的每个单元提取4个defaultbox；在conv9_2的特征图的每个单元提取4个defaultbox；在conv10_2的特征图的每个单元提取4个defaultbox；在conv11_2的特征图的每个单元提取3个defaultbox；将每一层的卷积核数目削减为原来的一半，且在第三组至第五组卷积层中各去掉一个3*3卷积层，在第五组卷积层中去掉一个最大池化层；在conv4_3、conv7、conv8_2、conv9_2、conv10_2、conv11_2上通过3*3卷积对取得的各defaultbox进行类别置信度和边界框位置预测。

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