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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于轻量化DF-YOLOV5N的袋装物料破包实时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：CN119445098B 。

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：202411397453.2，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于轻量化DF-YOLOV5N的袋装物料破包实时检测方法及系统是由胡志辉;莫炽耀;黄茜设计研发完成，并于2024-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于轻量化DF-YOLOV5N的袋装物料破包实时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轻量化DF‑YOLOV5N的袋装物料破包实时检测方法及系统，所述方法包括：实时获取袋装物料包图像并裁剪部分边缘；将裁剪后的图像输入DF‑YOLOV5N网络，输出袋装物料包的分类结果；所述DF‑YOLOV5N网络是对YOLOV5N目标检测网络进行改进得到，所述改进包括利用Deformer‑FatsterNet网络替代YOLOV5N目标检测网络的骨干网络，所述Deformer‑FatsterNet网络包括FasterNet网络中全局平均池化层之前的结构，且在最后一个部分卷积模块后连接池化层SPPF；其中，将FasterNet网络中卷积核为2×2、步长为2的第二、第三个卷积模块均替换为可变形卷积模块。本发明通过对YOLOV5N骨干网络进行轻量化处理，改进之后的轻量化DF‑YOLOV5N网络模型具有更少的参数量和浮点运算量，同时具有更快的检测速度和更高的检测性能。

本发明授权基于轻量化DF-YOLOV5N的袋装物料破包实时检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量化DF-YOLOV5N的袋装物料破包实时检测方法，其特征在于，所述方法包括： 实时获取袋装物料包图像并裁剪部分边缘； 将裁剪后的图像输入DF-YOLOV5N网络，输出袋装物料包的分类结果；所述DF-YOLOV5N网络是对YOLOV5N目标检测网络进行改进得到，所述改进包括利用Deformer-FasterNet网络替代YOLOV5N目标检测网络的骨干网络，所述Deformer-FasterNet网络包括FasterNet网络中全局平均池化层之前的结构，且在最后一个部分卷积模块后连接池化层SPPF；其中，将FasterNet网络中卷积核为2×2、步长为2的第二、第三个卷积模块均替换为可变形卷积模块； 所述改进还包括对YOLOV5N目标检测网络中的颈部网络进行重构，重构后的颈部网络包括卷积模块、上采样模块和可变形跨阶层连接模块；所述可变形跨阶层连接模块是用可变形卷积对原YOLOV5N颈部的跨阶层连接模块中卷积核为3×3的标准卷积进行替换得到的模块；重构后的颈部网络的数据处理流程如下： 利用卷积核为1×1的卷积模块对Deformer-FasterNet网络中池化层SPPF输出的特征图进行处理，得到特征图T1； 利用上采样模块对特征图T1进行处理，得到特征图T2； 将特征图T2与Deformer-FasterNet网络中倒数第二个部分卷积模块输出的特征图进行拼接后送入可变形跨阶层连接模块，得到特征图T3； 利用卷积核为3×3卷积模块对特征图T3进行处理，得到特征图T4； 将特征图T4与特征图T1进行拼接后送入可变形跨阶层连接模块，得到特征图T5； 将特征图T3和特征图T5输出到头部网络。

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