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龙图腾网获悉郑州大学申请的专利一种基于改进YOLOv5的中学物理实验器材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：CN115937674B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202211510728.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于改进YOLOv5的中学物理实验器材检测方法是由张原;梁铭炬;刘利姣;晏昊东设计研发完成，并于2022-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLOv5的中学物理实验器材检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进YOLOv5的中学物理实验器材检测方法，包括如下步骤：S1.获取在多种场景下拍摄的物理实验器材数据集；S2.对采集到的数据集进行预处理并划分为训练集和测试集；S3.构建基于改进YOLOv5网络的检测模型，所述改进YOLOv5网络基于原YOLOv5网络，主干网络采用ShuffleNet网络，颈部网络采用Ghost‑PAN结构，将原YOLOv5网络的检测头解耦合，并引入自适应空间任务对齐的模块，以增强分类与回归任务之间的交互性，得到融合不同信息的定位或分类特征；S4.利用训练集对所述检测模型进行训练，得到训练好的检测模型；S5.部署训练好的检测模型，完成对中学物理实验器材的检测。本发明可以使得分类与回归任务更加协调的工作，减少实验器材的的误检，提高实验器材检测速度。

本发明授权一种基于改进YOLOv5的中学物理实验器材检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv5的中学物理实验器材检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.获取在多种场景下拍摄的物理实验器材数据集； S2.对采集到的数据集进行预处理并划分为训练集和测试集； S3.构建基于改进YOLOv5网络的检测模型，所述改进YOLOv5网络基于原YOLOv5网络，主干网络采用ShuffleNet网络，颈部网络采用Ghost-PAN结构，将原YOLOv5网络的检测头解耦合，并引入自适应空间任务对齐的模块，以增强分类与回归任务之间的交互性，得到融合不同信息的定位或分类特征； 所述Ghost-PAN结构使用GhostNet中的GhostBlock模块处理多层之间特征融合，其基本结构单元由一组1x1卷积和3x3的深度可分卷积组成； 所述自适应空间任务对齐的模块为： Xtask＝w·Xfpn 其中，Xtask为融合不同信息的定位或分类特征，Xfpn为Ghost-PAN结构输出的特征金字塔特征，w为自适应参数； 所述自适应参数w根据跨层任务交互特征计算得来，如下式所示： w＝σfcxfpn 其中，fc表示全连接层，σ表示sigmoid函数，xfpn是Xfpn平均池化所得； 从定位或分类特征Xtask中预测得到定位或分类的结果Ytask，如下式所示： Ytask＝conv2σconv1Xtask 其中，conv1和conv2为用于降维的1×1卷积层； 最后，使用sigmod函数将分类或定位的结果Ytask转化为预测的分数或预测的边界框； S4.利用训练集对所述检测模型进行训练，得到训练好的检测模型； S5.部署训练好的检测模型，完成对中学物理实验器材的检测。

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