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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利基于YOLOv5和IGCV3融合的轻量化龋损检测系统及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：CN116309432B 。

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：202310243769.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于YOLOv5和IGCV3融合的轻量化龋损检测系统及方法是由姚世红;侯瑶瑶;王地设计研发完成，并于2023-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于YOLOv5和IGCV3融合的轻量化龋损检测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于YOLOv5和IGCV3融合的轻量化龋损检测系统及方法，包括：收集龋齿数据，构建样本数据集；对所述样本数据集进行预处理并分为训练集、验证集和测试集；将目标检测算法YOLOv5与轻量级网络算法IGCV3融合，构建龋损检测模型；利用所述训练集和验证集，对所述龋损检测模型进行训练和验证；利用验证后的所述龋损检测模型对待识别的所述测试集进行预测；基于所述预测的结果输出所述龋损检测模型并部署到移动平台用于龋损检测。如此，本发明可以基于将目标检测算法YOLOv5与轻量级网络算法IGCV3融合，更好地平衡所述龋损检测模型的检测速度和精度，提高检测准确性的同时，更易于部署，具有较强的实用性。

本发明授权基于YOLOv5和IGCV3融合的轻量化龋损检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOv5和IGCV3融合的轻量化龋损检测方法，其特征在于，所述方法包括： 收集龋齿数据，构建样本数据集； 对所述样本数据集进行预处理并分为训练集、验证集和测试集； 将目标检测算法YOLOv5与轻量级网络算法IGCV3融合，构建龋损检测模型；利用所述训练集和验证集，对所述龋损检测模型进行训练和验证； 利用验证后的所述龋损检测模型对待识别的所述测试集进行预测； 基于所述预测的结果输出所述龋损检测模型并部署到移动平台用于龋损检测；所述将目标检测算法YOLOv5与轻量级网络算法IGCV3融合，构建龋损检测模型，包括： 在深度学习框架中搭建YOLOv5模型，构建目标检测网络；其中，所述目标检测网络包括：输入模块，Backbone模块，Neck模块和Head模块； 将IGCV3模块融合到所述目标检测网络中，构建所述龋损检测模型； 将所述IGCV3模块替换所述Backbone模块中的部分模块，构成新的所述Backbone模块； 将所述IGCV3模块替换所述Neck模块中的C3模块，构成新的所述Neck模块。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国地质大学(武汉)，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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