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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种具有高精度且轻量的限高杆检测算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：CN115171076B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202210835956.8，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种具有高精度且轻量的限高杆检测算法是由王伟明;李琦;李宝军设计研发完成，并于2022-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种具有高精度且轻量的限高杆检测算法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉目标检测领域，涉及一种具有高精度且轻量的限高杆检测算法。本发明利用构造的可变形模块对YOLOv5s检测器进行改进，实现了对场景中的限高杆实时地检测。本发明利用真实的限高杆数据集进行评估实验，最终得到了优于基线YOLOv5s的检测精度。

本发明授权一种具有高精度且轻量的限高杆检测算法在权利要求书中公布了：1.一种具有高精度且轻量的限高杆检测算法，其特征在于，步骤如下： 步骤S1：在输入端，对输入图像做Mosaic数据增强并将处理后的图像缩放至统一大小； 步骤S2：将步骤S1的结果输入到Backbone中，依次经过各模块提取基础特征；Backbone包括基于可变形卷积构造的可变形模块； 步骤S3：将经过Backbone得到的特征图输入到Neck中进一步处理得到大、中、小三种不同尺度的特征； 步骤S4：将三种特征输入到多头检测器中分别进行预测，然后通过非极大值抑制操作，得到最终的目标位置和类别； 所述的可变形卷积构造的可变形模块的构造，步骤如下： 步骤S01：可变形卷积模块的构造 检测网络中卷积模块CBH，由卷积操作、Batchnorm归一化操作和激活函数依次构成；将卷积模块CBH中的卷积操作替换为卷积核为3×3、步长为1、填充为0的带有调制机制的可变形卷积，保持归一化操作，选择Hardwish作为激活函数，得到可变形卷积模块； 步骤S02：特征融合 重复且连续地堆叠N个可变形卷积模块，得到特征表示；同时为了保持特征的质量，将N个可变形卷积模块之前最开始输入的特征图与经过N个可变形卷积模块得到的结果逐元素相加，进行特征融合； 步骤S03：进一步提取语义信息； 将特征融合后的结果输入到卷积核为3×3，步长为2的卷积模块CBH中进行下采样，进一步精炼语义上下文信息。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人大连理工大学，其通讯地址为：116024 辽宁省大连市甘井子区凌工路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。