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龙图腾网获悉电子科技大学中山学院申请的专利一种基于LCSD-YOLO网络的目标检测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：CN120339695B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510413222.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于LCSD-YOLO网络的目标检测方法及系统是由梁瑞仕;李烁;李帅兵设计研发完成，并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LCSD-YOLO网络的目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于LCSD‑YOLO网络的目标检测方法及系统，该方法包括：获取目标图像数据并进行数据预处理，得到预处理后的图像数据集；基于YOLO11网络模型，引入PP‑LCNet网络架构、SDDS模块与基于注意力的内部尺度特征交互模块，构建LCSD‑YOLO网络模型；基于LCSD‑YOLO网络模型对预处理后的图像数据集进行目标识别检测，得到目标识别检测结果。本发明能够提高模型的小目标检测能力与目标特征的提取精度与效率，提高小目标检测的精度与效率。本发明作为一种基于LCSD‑YOLO网络的目标检测方法及系统，可广泛应用于目标识别检测技术领域。

本发明授权一种基于LCSD-YOLO网络的目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于LCSD-YOLO网络的目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标图像数据并进行数据预处理，得到预处理后的图像数据集； 基于YOLO11网络模型，引入PP-LCNet网络架构、SDDS模块与基于注意力的内部尺度特征交互模块，构建LCSD-YOLO网络模型； 所述LCSD-YOLO网络模型具体包括主干网络模块、颈部网络与头部网络，所述主干网络模块、所述颈部网络与所述头部网络依次连接，其中： 所述主干网络模块采用PP-LCNet网络架构，所述主干网络模块包括第一卷积模块、SDDS模块、深度可分离卷积模块与基于注意力的内部尺度特征交互模块，所述SDDS模块包括第一SDDS模块、第二SDDS模块与第三SDDS模块，所述深度可分离卷积模块包括第一深度可分离卷积模块、第二深度可分离卷积模块与第三深度可分离卷积模块； 所述SDDS模块包括逐深度卷积模块、逐点卷积模块与空间深度转换模块； 所述颈部网络包括DySample模块、Concat模块、C3K2模块、SE模块与卷积模块，所述DySample模块包括第一DySample模块与第二DySample模块，所述Concat模块包括第一Concat模块、第二Concat模块、第三Concat模块与第四Concat模块，所述第一C3K2模块、第二C3K2模块、第三C3K2模块与第四C3K2模块，所述卷积模块包括第二卷积模块与第三卷积模块； 所述头部网络包括第一检测头、第二检测头与第三检测头； 所述LCSD-YOLO网络模型通过引入非单调聚焦机制构建目标识别损失函数，所述目标识别损失函数的表达式具体如下所示： 上式中，表示目标识别损失函数，表示非单调聚焦系数，表示预测框与真实框之间重叠程度的指标函数，表示应用于具有动态非单调FM的，和表示可变超参数，表示单调聚焦系数，表示预测框与实框的交集比损失函数，表示预测框与实框的交集比； 基于LCSD-YOLO网络模型对预处理后的图像数据集进行目标识别检测，得到目标识别检测结果。

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