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龙图腾网恭喜重庆邮电大学申请的专利一种基于改进YOLOv4网络的目标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：CN115731392B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202211487874.5，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权一种基于改进YOLOv4网络的目标检测方法是由张鑫;虞继敏;吴涛;张伟;王慧设计研发完成，并于2022-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLOv4网络的目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉和数字处理领域，具体涉及一种基于改进YOLOv4网络的目标检测方法；包括基于现有YOLOv4网络构建改进YOLOv4网络，改进YOLOv4网络包括改进骨干网络、颈部网络和头部网络；改进骨干网络中加入了ECANet通道注意力模块；获取图像数据集训练改进YOLOv4网络，采用新边框回归损失函数、融合置信度损失函数和分类损失函数进行迭代训练，调整网络参数；将训练好的改进YOLOv4网络用于目标检测，得到目标检测结果；本发明在提升模型检测精度的同时保证了检测速度。

本发明授权一种基于改进YOLOv4网络的目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv4网络的目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.基于现有YOLOv4网络构建改进YOLOv4网络，改进YOLOv4网络包括改进骨干网络、颈部网络和头部网络；改进骨干网络中加入了ECANet通道注意力模块；S2.获取图像数据集训练改进YOLOv4网络，采用新边框回归损失函数、融合置信度损失函数和分类损失函数进行迭代训练，调整网络参数；采用真实框与预测框的相交矩形对角线距离以及最小外接矩形对角线距离作为额外边框信息，基于额外边框信息构建额外信息惩罚项，在CIOU函数中引入额外信息惩罚项得到新边框回归损失函数，其中CIOU函数表示为： 其中，IOU表示真实框与预测框的边框交并比，wgt和hgt分别表示真实框的宽和高，w和h分别表示预测框的宽和高，b表示预测框，bgt表示真实框，p2b,bgt表示真实框与预测框中心点的欧式距离，c表示真实框与预测框的最小外接矩形对角线距离，α是用于平衡长宽比列的参数函数，v是用于评价真实框与预测框之间的比例一致性的函数；对额外边框信息进行归一化处理，基于归一化处理后的额外边框信息构建额外信息惩罚项的基础形式，为保证额外信息惩罚项与CIOU函数的梯度方向相同，构建的基础形式表示为： 再结合Huber函数的范数优势构建最终的额外信息惩罚项，表示为： 其中，r表示真实框与预测框的相交矩形对角线距离，c表示真实框与预测框的最小外接矩形对角线距离，λ表示额外信息惩罚项在新边框回归函数中的比重，δ表示模型稳定时的误差；在CIOU函数中引入额外信息惩罚项得到新边框回归损失函数，表示为： 其中，Rδdiff表示额外信息惩罚项；S3.将训练好的改进YOLOv4网络用于目标检测，得到目标检测结果。

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