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龙图腾网获悉江苏科技大学申请的专利一种基于改进YOLOX算法的渡船货载车辆行人检测跟踪方法及渡船检测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：CN116503770B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202211552255.X，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于改进YOLOX算法的渡船货载车辆行人检测跟踪方法及渡船检测系统是由刘昱杉;刘卫康;刘庆华;孙世诚设计研发完成，并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLOX算法的渡船货载车辆行人检测跟踪方法及渡船检测系统在说明书摘要公布了：本发明为一种基于改进YOLOX算法的渡船货载车辆行人检测跟踪方法及渡船监测平台。包括：从渡船入口摄像头中采集监控视频，对视频进行抽帧，建立基于渡船货载的车辆行人检测数据集；用自己构建好的数据集送入目标检测网络进行训练，并将最优的渡船货载检测模型部署在服务端进行渡口监控视频的事实检测；通过目标跟踪算法完成对监控视频中的同一目标的实时跟踪并获取视频中每一类别的数量；将目标检测与跟踪后的视频流通过socket协议发送到渡船监测平台；用户可通过渡船管理平台查询渡口监控信息以及每一类别车辆的数目，将数目与渡船载重进行对比，从而可以判断轮渡是否超载。

本发明授权一种基于改进YOLOX算法的渡船货载车辆行人检测跟踪方法及渡船检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOX的渡船货载车辆行人检测与跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： 1使用渡口摄像头获取登船车辆行人视频； 2搭建渡船入口车辆行人检测模型与渡口车辆行人跟踪模型； 3训练渡船入口车辆检测模型，将渡口监控摄像头捕捉到的视频进行抽帧，构建渡口车辆行人检测数据集，并将图片分批次送入目标检测网络中进行训练，得到适用于渡口车辆行人检测的检测模型； 4训练渡船入口车辆跟踪模型；渡船入口车辆跟踪模型包括三个组成部分，分别为对于输入视频中目标特征的重识别，卡尔曼滤波与匈牙利匹配，其结果为保证视频中目标的ID不变性； 5启动服务，将渡口车辆行人信息传递给渡船监测平台，用户可通过该平台实时查询登船车辆行人数目信息； 所述2中渡船入口车辆检测网络模型为改进的YOLOX-S模型，其作用在于对传入视频进行目标检测；渡船入口车辆行人跟踪模型为deepsort模型，其包括特征重提取，卡尔曼滤波与匈牙利匹配算法； 所述渡船入口车辆检测网络模型包括SP-MBCov模块，为CSP结合MBCov模块所构成，其由三部分组成，首先，利用深度可分离卷积调整通道数，调整长宽，提取输入特征图像的局部信息；其次，通过ECA通道注意力机制模块加强特征信息的提取，该模块作用在于给予不同网络特征以不同的权重大小，有助于掌握全局信息；最后，通过3×3卷积调整通道数，与输入特征图进行特征融合，充分提取图像的特征信息； 所述渡船入口车辆检测网络模型使用改进的SPP模块替换掉现有的SPP模块，包括：削减掉原模块中所含有的全局池化分支，并将原模块所含有的4个空洞卷积分支减少到3个；减小分支空洞卷积率大小，选用空洞卷积率分别为2，4，6的空洞卷积层；将原网络的直接合并分支更改为跳跃连接，以此能够获得更多的上下文语义信息；最后，把普通的空洞卷积替换成深度可分离卷积，这一操作可进一步减少ASPP模块参数量。

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