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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于YOLO深度网络的课堂环境下人脸检测方法及其检测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：CN115240259B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202210894051.8，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于YOLO深度网络的课堂环境下人脸检测方法及其检测系统是由王蓉芳;李智远;朱孟达;慕彩红;郝红侠设计研发完成，并于2022-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于YOLO深度网络的课堂环境下人脸检测方法及其检测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于YOLO深度网络的课堂环境下人脸检测方法及其检测系统，在原始YOLOX算法上改进，在网络的空间金字塔池化结构中使用更小的池化核，能够帮助模型更轻松地检测到课堂环境下的小尺度人脸并提高整体的人脸检测性能；在网络中加入混合注意力模块，让模型学习抑制无用的背景信息，提升检测精度；在网络中加入自适应空间特征融合操作，解决PAFPN结构中存在的不一致问题；使用EIOU损失函数代替IOU损失函数，使真实框与预测框的宽度差和高度差最小，能加快收敛速度；使用迁移学习预训练操作解决数据不足的问题，提升模型在课堂环境下人脸检测的精度；划分模块，将课堂环境下采集的人脸检测数据集划分为训练集、验证集和测试集。

本发明授权一种基于YOLO深度网络的课堂环境下人脸检测方法及其检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLO深度网络的课堂环境下人脸检测方法，其特征在于：具体包括以下步骤： S1、将课堂环境下人脸检测数据集划分为训练集、验证集和测试集； S2、读取步骤S1划分的训练集和验证集中的图像，将其转换为RGB格式并对图像的大小进行调整，再对步骤S1划分的训练集进行数据增强； S3、构建基于YOLOX深度网络的课堂环境下人脸检测卷积神经网络，将其命名为YOLOXs-face； S4、使用EIOU损失函数和交叉熵损失函数构建损失函数； S5、使用预训练数据集对YOLOXs-face网络进行训练，获得预训练模型； S6、使用步骤S2处理后的训练集在步骤S5中得到的预训练模型基础上继续训练YOLOXs-face网络，使用步骤S2处理后的验证集进行验证，保存验证集上表现最优的网络模型； S7、使用步骤S1划分的测试集在步骤S6保存的网络模型上测试，得到课堂环境下人脸检测结果； S8、对步骤S7中得到的检测结果，利用F1系数与平均精度对网络模型的检测性能进行量化评价。

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