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龙图腾网获悉唐山学院申请的专利一种基于ShuffleNet的改进轻量级SCB-YOLOv5交通标志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：CN118918567B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202411163276.1，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于ShuffleNet的改进轻量级SCB-YOLOv5交通标志检测方法及系统是由刘立伟;伦志新;崔丽霞设计研发完成，并于2024-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于ShuffleNet的改进轻量级SCB-YOLOv5交通标志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ShuffleNet的改进轻量级YOLOv5的交通标志检测方法及系统，包括：结合车辆的视角安装摄像头，采集道路交通标志图像；采集到交通标志图像后，进行各类交通标志目标的标注，制作交通标志检测数据集；构建基于ShuffleNet的改进轻量级YOLOv5的交通标志检测模型，并使用交通标志检测数据集训练检测模型；使用改进的轻量级YOLOv5检测模型在车载处理器上对道路交通标志进行检测，获得前方道路交通标志的类型，并将交通标志类型输出给后续功能模块。本发明设计了一种交通标志的检测系统，提高交通标志检测的效率和准确性。

本发明授权一种基于ShuffleNet的改进轻量级SCB-YOLOv5交通标志检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于ShuffleNet的改进轻量级SCB-YOLOv5交通标志检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，结合车辆的视角安装摄像头，采集道路交通标志图像； 步骤2，采集到交通标志图像后，进行各类交通标志目标的标注，制作交通标志检测数据集； 步骤3，构建基于ShuffleNet的改进轻量级YOLOv5的交通标志检测模型，并使用交通标志检测数据集训练检测模型； 步骤4，使用改进的轻量级SCB-YOLOv5检测模型在车载处理器上对道路交通标志进行检测，获得前方道路交通标志的类型，并将交通标志类型输出给后续功能模块； 在步骤3中，基于ShuffleNet的改进轻量级SCB-YOLOv5交通标志检测模型的结构改进方法包括：使用ShuffleNetv2网络代替YOLOv5的主干网络，在ShuffleNetv2网络后添加了CA注意机制，利用SimSPPF替换SPP结构，设计了一个轻量级的跨尺度特征融合机制BCS-FPN； BCS-FPN的实现方法包括：将C1层输出的特征图连接到F1层的预测端，将C2层输出的特征图连接到F2层的预测端；使用SCCBL模块作为基本卷积单元模块；设计C2f-SCConv结构，其中SCConv由一个空间重建单元SRU和一个通道重建单元CRU组成，SRU采用分离-重建的方法来抑制空间冗余，CRU采用分裂变换-融合的策略来减少信道冗余。

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