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龙图腾网获悉桂林理工大学申请的专利一种含有易燃标识的物品检测方法、装置、介质和设备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：CN119964137B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510036048.6，技术领域涉及：G06V20/62；该发明授权一种含有易燃标识的物品检测方法、装置、介质和设备是由谢晓兰;邓雨萱;李水旺;孟媛;蒋明;黎林志设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种含有易燃标识的物品检测方法、装置、介质和设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种含有易燃标识的物品检测方法、装置、介质和设备，涉及目标检测技术领域。包括：在原始YOLOv10网络中颈部网络的Up‑sampling模块和Concat模块之间添加R‑MCAD模块以形成改进颈部网络，所述R‑MCAD模块包括BAM注意力机制模块和残差学习模块；构建包括原始YOLOv10网络中主干网络、改进颈部网络和原始YOLOv10网络中头部网络的改进YOLOv10网络；采集含有易燃标识的物体图像以构建数据集，使用数据集对改进YOLOv10网络进行训练，获得用于对含有易燃标识的物品进行检测的检测模型。使用检测模型对含有易燃标识的物品进行检测。

本发明授权一种含有易燃标识的物品检测方法、装置、介质和设备在权利要求书中公布了：1.一种含有易燃标识的物品检测方法，其特征在于，包括： 在原始YOLOv10网络中颈部网络的Up-sampling模块和Concat模块之间添加R-MCAD模块以形成改进颈部网络，所述R-MCAD模块包括BAM注意力机制模块和残差学习模块；构建包括原始YOLOv10网络中主干网络、改进颈部网络和原始YOLOv10网络中头部网络的改进YOLOv10网络； 采集含有易燃标识的物体图像以构建数据集，使用数据集对改进YOLOv10网络进行训练，获得用于对含有易燃标识的物品进行检测的检测模型； 将待检测图像输入到检测模型中，通过主干网络对待检测图像进行初始特征提取，获得初始易燃标识特征；通过颈部网络中的Up-sampling模块对初始易燃标识特征进行上采样，获得上采样易燃标识特征；通过R-MCAD模块中的BAM注意力机制自适应提取上采样易燃标识特征中的易燃标识区域的特征表示，并根据易燃标识区域的特征表示生成键和值，基于所生成的键和值对易燃标识区域的特征表示进行加权，获得加权易燃标识特征；通过R-MCAD模块中的残差学习模块将上采样易燃标识特征和加权易燃标识特征进行融合，以增强颈部网络中的易燃标识特征传递和学习，获得增强易燃标识特征；通过Concat模块将初始易燃标识特征和增强易燃标识特征融合，获得融合易燃标识特征；通过头部网络对融合易燃标识特征中的易燃标识物体进行检测，输出待处理图像中的含有易燃标识的物体位置。

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桂林理工大学，其通讯地址为：541004 广西壮族自治区桂林市雁山区雁山镇雁山街319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”。