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龙图腾网获悉河南大学申请的专利一种基于改进YOLOv5的航拍车辆旋转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：CN116363610B 。

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：202310347944.5，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种基于改进YOLOv5的航拍车辆旋转目标检测方法是由李永军;李耀;张心茹;张大蔚;李博;罗金成;李超越;陈锦智敏设计研发完成，并于2023-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLOv5的航拍车辆旋转目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及旋转车辆目标检测技术领域，具体涉及一种基于改进YOLOv5的航拍车辆旋转目标检测方法，该方法包括：构建基于改进YOLOv5的航拍车辆旋转目标检测模型；构建航拍车辆检测数据集；利用边界框损失函数、置信度损失函数、类别损失函数、角度分类损失函数对航拍车辆旋转目标检测网络进行训练；检测训练好的模型，根据检测结果对模型进行评估，判断是否满足实际需求；若满足实际需求则把训练好的模型用于航拍情况下的车辆检测；若不满足实际需求则对模型进行修正后再继续训练，直至能满足实际需求。最终模型对于航拍车辆旋转目标取得了良好的检测效果，有效处理了航拍情况下对车辆旋转目标检测效果较差和计算量大的问题。

本发明授权一种基于改进YOLOv5的航拍车辆旋转目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv5的航拍车辆旋转目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建基于改进YOLOv5的航拍车辆旋转目标检测模型； 建立航拍车辆旋转目标检测数据集并进行预处理，得到基于改进YOLOv5的航拍车辆旋转目标检测模型的数据集； 采用基于改进YOLOv5的航拍车辆旋转目标检测模型的数据集，训练构建的基于改进YOLOv5的航拍车辆旋转目标检测模型； 测试训练完成的基于改进YOLOv5的航拍车辆旋转目标检测模型，得到测试结果； 根据测试结果，评估训练完成的基于改进YOLOv5的航拍车辆旋转目标检测模型的性能是否满足实际应用需求； 将训练完成的基于改进YOLOv5的航拍车辆旋转目标检测模型用于航拍车辆旋转目标检测； 所述构建基于改进YOLOv5的航拍车辆旋转目标检测模型，包括： 构建Focus模块，所述Focus模块对输入的图像进行切片操作； 在基于改进YOLOv5的航拍车辆旋转目标检测模型的Backbone浅层网络设计DiamondMappingUnit模块，所述DiamondMappingUnit模块用于改进浅层网络的特征提取过程； 在基于改进YOLOv5的航拍车辆旋转目标检测模型的Backbone主干网络和Neck颈部网络，应用Ghost映射技术，构建CheapBackboneNetwork和CheapNeckNetwork，其中，CheapCSP模块是关键组件； 在基于改进YOLOv5的航拍车辆旋转目标检测模型的Head网络引入自适应空间特征融合ASFF机制，形成ASFF-Head网络，所述ASFF机制对来自CheapBackboneNetwork和CheapNeckNetwork的特征图进行自适应空间融合，重新生成三种不同尺度的特征图； 在基于改进YOLOv5的航拍车辆旋转目标检测模型的ASFF-Head网络中增加角度类别预测分支，对得到的不同尺度的特征图计算边界框损失、置信度损失、类别损失和角度分类损失，从而完成预测； 所述DiamondMappingUnit模块是通过双支路进行特征提取的，其中，第一条支路是由最大池化操作和1*1的卷积操作组成；第二条支路是由1*1的卷积和3*3的卷积组成； 所述CheapCSP模块是由三个卷积和一个GhostBottleneck模块组成，其中GhostBottleneck模块是由两个Ghost模块堆叠而成。

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