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龙图腾网获悉河南大学申请的专利基于改进YOLOv5的复杂天气下小交通标志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：CN115909276B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202211523931.0，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于改进YOLOv5的复杂天气下小交通标志目标检测方法是由渠慎明;杨鑫钰;刘苏晨;周华飞;段佳乐;逯勇勇设计研发完成，并于2022-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进YOLOv5的复杂天气下小交通标志目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于改进YOLOv5的复杂天气下小交通标志目标检测方法，用于解决交通标志识别模型检测速度与识别精度不均衡以及受遮挡目标和小目标难以检测的问题；其步骤为：首先，加载交通标志图像的数据集，并对数据集中的图像进行数据增强；其次，构建改进的YOLOv5网络模型，并设置模型输入参数；然后利用数据增强后的交通标志图像数据对改进的YOLOv5网络模型进行训练，得到检测模型；最后，利用检测模型对待识别的图像进行预测，输出交通标志的位置以及交通标志所属的类别。本发明通过添加坐标注意力机制和小目标检测层提高了特征提取能力和检测效率，同时通过改进的损失函数进一步提高了对小目标检测的准确率。

本发明授权基于改进YOLOv5的复杂天气下小交通标志目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv5的复杂天气下小交通标志目标检测方法，其特征在于，其步骤如下： S1：加载交通标志图像的数据集，并对数据集中的图像进行数据增强； S2：构建改进的YOLOv5网络模型，并设置模型输入参数； S3：利用数据增强后的交通标志图像数据对改进的YOLOv5网络模型进行训练，得到检测模型； S4：利用检测模型对待识别的图像进行预测，输出交通标志的位置以及交通标志所属的类别； 所述改进的YOLOv5网络模型的网络结构为：Conv-I的输入端用于接收输入图像，Conv-I的输出端与CBS-I的输入端相连接，CBS-I的输出端与CSP1_1的输入端相连接，CSP1_1的输出端分别与CBS-II的输入端、Concat-III的输入端相连接，CBS-II的输出端与CSP1_3-I的输入端相连接，CSP1_3-I的输出端分别与CBS-III的输入端、Concat-IV的输入端相连接，CBS-III的输出端与CSP1_3-II的输入端相连接，CSP1_3-II的输出端分别与CBS-IV的输入端、Concat-V的输入端相连接，CBS-IV的输出端与SPP的输入端相连接，SPP的输出端与CSP2_1-I的输入端相连接，CSP2_1-I的输出端与CA的输入端相连接，CA的输出端与CSB-V的输入端相连接，CSB-V的输出端分别与Upsample-I的输入端、Concat-VI的输入端相连接，Upsample-I的输出端与Concat-I的输入端相连接，Concat-I的输出端与CSP2_1-II的输入端相连接，CSP2_1-II的输出端与CBS-VI的输入端相连接，CBS-VI的输出端分别与Upsample-II的输入端、Concat-IV的输入端相连接，Upsample-II的输出端与Concat-II的输入端相连接，Concat-II的输出端与CSP2_1-III的输入端相连接，CSP2_1-III的输出端与CBS-VII的输入端相连接，CBS-VII的输出端与Upsample-III的输入端相连接，Upsample-III的输出端与Concat-III的输入端相连接，Concat-III的输出端与CSP2_1-IV的输入端相连接，CSP2_1-IV的输出端与Conv-II的输入端相连接，Conv-II的输出端输出Head-I；Concat-IV的输出端与CSP2_1-V的输入端相连接，CSP2_1-V的输出端分别与Conv-III的输入端、CBS-VIII的输入端相连接，Conv-III的输出端输出Head-II；CBS-VIII的输出端与Concat-V的输入端相连接，Concat-V的输出端与CSP2_1-VI的输入端相连接，CSP2_1-VI的输出端分别与Conv-IV的输入端、CBS-IX的输入端相连接，Conv-IV的输出端输出Head-III；CBS-IX的输出端与Concat-VI的输入端相连接，Concat-VI的输出端与CSP2_1-VII的输入端相连接，CSP2_1-VII的输出端与Conv-V的输入端相连接，Conv-V的输出端输出Head-IV。

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