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龙图腾网获悉湖北工业大学申请的专利一种适用于低算力设备的目标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：CN116206127B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202310115691.9，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种适用于低算力设备的目标识别方法及系统是由沈华;王志伟;张明武设计研发完成，并于2023-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于低算力设备的目标识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种适用于低算力设备的目标识别方法及系统，将采集的原始目标图像输入目标识别网络，输出高精度高稳定性的特征图；本发明提供的目标识别网络，包括顺序连接的一个3×3的conv基本单元、1个dp基本单元、1个R‑ECA模块、2个dp基本单元、1个R‑ECA模块、2个dp基本单元、1个R‑ECA模块、5个dp基本单元、1个R‑ECA模块、2个dp基本单元、1个R‑ECA模块；其中conv代表一个传统卷积层，dp代表一个深度可分离卷积层；conv基本单元和dp基本单元的输出均经过BN层和ReLU非线性激活函数处理后再输入下一单元。本发明可以有效提高网络的精度和稳定性，并适用于低算力设备。

本发明授权一种适用于低算力设备的目标识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种适用于低算力设备的目标识别方法，其特征在于：将采集的原始目标图像输入目标识别网络，输出高精度高稳定性的特征图； 所述目标识别网络，包括顺序连接的一个3×3的conv基本单元、1个dp基本单元、1个R-ECA模块、2个dp基本单元、1个R-ECA模块、2个dp基本单元、1个R-ECA模块、5个dp基本单元、1个R-ECA模块、2个dp基本单元、1个R-ECA模块；其中conv代表一个传统卷积层，dp代表一个深度可分离卷积层；所述conv基本单元和dp基本单元的输出均经过BN层和ReLU非线性激活函数处理后再输入下一单元； 所述R-ECA模块，包括绕道机制子模块和跨通道交互子模块；所述绕道机制的工作流程为： Wlxl⊕WdpWdp...Wdpxl...； 其中，Wl是1×1卷积操作，W1d是一维卷积，Wdp表示深度可分离卷积操作；绕道机制子模块包括n个深度可分离卷积模块和一个升维模块，深度可分离卷积模块中深度卷积的卷积核大小皆为3×3，步长皆为1；升维模块的卷积核大小为1×1，初始步长为1；设输入为xl，对xl执行以下操作：首先，支线的升维度模块先对xl进行升维，得到Hxl，同时主线对xl进行一系列的深度可分离卷积操作,得到Fxl，最后将Hxl与Fxl相加；得到绕道机制的输出，此处的输出代表R-ECA模块的输出； 所述跨通道交互子模块的工作流程为： 其中，xl为输入，Wl是1×1卷积操作，W1d是一维卷积，WGAP是全局池化操作，Wdp深度可分离卷积操作；主线部分对输入xl使用卷积操作，得到Fxl，Fxl过全局平均池化，将h和w维度都变成1，其中，h和w分别表示特征图的长和宽，只保留channel维度，然后经过1D卷积，使得每层的channel与相邻层的channel进行信息交互，共享权重；使用Sigmoid进行处理；将输入xl与处理好的特征图权重进行相乘，得到F′xl；同时支线部分对输入xl使用升维模块进行升维，得到输出Hxl并保存，使得Hxl的维度与F′xl维度相同，此时完成一次绕道；Hxl和F′xl相加后输出xl+1。

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