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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利一种兼顾检测速度和检测准确率的目标检测方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：CN116343081B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202310152180.4，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种兼顾检测速度和检测准确率的目标检测方法是由马春波;邱峰;敖珺设计研发完成，并于2023-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种兼顾检测速度和检测准确率的目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种兼顾检测速度和检测准确率的目标检测方法，包括：采集数据，构建数据集；对数据集进行标注，划分为训练集、验证集和测试集；搭建目标检测网络：其由主干网络、特征融合网络和检测头组成，在主干网络部分，利用轻量化网络MobileNetv2代替YOLOv4中的CSPDarkNet53网络进行特征提取，从而获得三个初步的有效特征层，并结合协调注意力，添加一个协调注意空洞金字塔池化；使用训练集和验证集对目标检测网络进行训练；使用训练好的网络，对测试集进行测试，并对目标进行检测。此方法采用轻量化网络替换原有的深度网络，在很大程度上降低了网络的计算量和参数量，能够大大提高对物体进行目标检测的速度，从而满足实时性检测的要求。

本发明授权一种兼顾检测速度和检测准确率的目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种兼顾检测速度和检测准确率的目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，采集数据，构建数据集； 从任务需求出发，采集数据，构建检测任务所需的数据集； S2，标注数据集： 对数据集进行标注，将数据集划分为训练集、验证集和测试集； S3，搭建目标检测网络： YOLOv4目标检测网络包括主干网络、特征融合网络和检测头组成，包括如下步骤： S3-1，在主干网络部分，利用轻量化网络MobileNetv2代替YOLOv4中的主干网络进行特征提取，从而获得三个初步的不同大小的有效特征层； S3-2，结合协调注意力CoordinateAttention，简称CA，在最小的有效特征层后添加一个协调注意空洞金字塔池化CoordinateAttentionAtrousspatialpyramidpooling，简称CAASPP； 输入特征图映射为六个部分，分别通过四个卷积、一个池化和一个CA模块，由此得到六个特征图，将这六个特征图进行拼接操作，再通过连接1×1卷积调整通道数与输入特征图一致，即可得到输出特征图； 对于卷积模块，采用一个1×1的卷积模块和三个3×3的膨胀因子分别为rate＝{1、3、5}的空洞卷积；对于池化模块，采用全局平均池化；对于CA模块，则采用CA注意力机制的计算方式； S4，训练网络： 使用S2中所述的训练集和验证集对S3中的网络进行训练，得到训练完成的网络检测模型； S5，目标检测测试： 使用S4中已经训练好的网络，对S2中的测试集进行测试，以检验训练结果，并对目标进行检测。

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