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龙图腾网恭喜浙江省交通运输科学研究院申请的专利基于Retinex-DCE-YOLOv5s的隧道机电设备识别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：CN120047776B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510510950.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于Retinex-DCE-YOLOv5s的隧道机电设备识别方法及系统是由娄刃;张天才;姚佳娜;何亚强;傅鑫亮;张冶芳;韩霄;金波;汪成立;高介敦设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Retinex-DCE-YOLOv5s的隧道机电设备识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于Retinex‑DCE‑YOLOv5s的隧道机电设备识别方法及系统，其中涉及的识别方法，包括：S1.获取车辆巡检过程中收集的隧道机电设备图像；S2.采用Retinex‑DCE对获取的设备图像进行亮度增强处理；S3.构建YOLOv5s网络，将YOLOV5s的主干网络中除去第一层卷积外的普通卷积替换为CoordConv卷积，同时在主干网络末端引入CBAM注意力机制，并在YOLOV5s的Head层增加检测头，得到改进的YOLOv5s网络模型；S4.将经过亮度增强处理后的设备图像输入至改进的YOLOv5s网络模型中进行训练，得到训练好的检测识别模型；S5.将待处理的设备图像输入至检测识别模型中进行处理，输出设备图像以及设备图像所处的位置、设备的类别。

本发明授权基于Retinex-DCE-YOLOv5s的隧道机电设备识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于Retinex-DCE-YOLOv5s的隧道机电设备识别方法，其特征在于，包括： S1.获取车辆巡检过程中收集的隧道机电设备图像； S2.采用Retinex-DCE对获取的设备图像进行亮度增强处理； S3.构建YOLOv5s网络，将YOLOV5s的主干网络中除去第一层卷积外的普通卷积替换为CoordConv卷积，同时在主干网络末端引入CBAM注意力机制，并在YOLOV5s的Head层增加检测头，得到改进的YOLOv5s网络模型； 将YOLOV5s的主干网络中除去第一层卷积外的普通卷积替换为CoordConv卷积具体为： 对输入的特征图添加两个坐标通道，分别表示每个像素的x坐标和y坐标；接着对添加坐标通道后的特征图进行普通卷积操作； CBAM注意力机制包括通道注意力模块和空间注意力模块： 将特征图通过通道注意力模块进行处理，生成通道注意力图；将经过通道注意力模块处理后的特征图通过空间注意力模块进行处理，生成空间注意力图；将通道注意力图和空间注意力图相乘，生成最终输出特征； 在YOLOV5s的Head层增加检测头具体为： 对特征图进行上采样和下采样融合，生成不同尺度的特征图；在不同尺度的特征图上进行目标检测； S4.将经过亮度增强处理后的设备图像输入至改进的YOLOv5s网络模型中进行训练，得到训练好的检测识别模型； S5.将待处理的设备图像输入至检测识别模型中进行处理，检测识别模型输出设备图像以及设备图像所处的位置、设备的类别。

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