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龙图腾网获悉江南大学申请的专利一种基于深度学习的口罩识别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：CN117058519B 。

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：202311000170.5，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于深度学习的口罩识别方法是由曹毅;叶培涛;陈俊宇;王凯;吕贤海;周辉设计研发完成，并于2023-08-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的口罩识别方法在说明书摘要公布了：本申请提供的一种基于深度学习的口罩识别方法，其基于YOLOv5构建目标检测模型，在主干网中使用了SPPCSPCF结构，将送入了SPPCSPCF结构的特征图分为两部分，其中一部分进行常规卷积处理，另一部分进行SPP处理，最后再将两部分进行Concat操作合并在一起，可以减少一半的计算量，提高计算速度的同时也提升了精度；尤其是，在SPPCSPCF结构中将三个MaxPool2d设置为串行结构，减少了特征图输入金字塔池化结构的通道数，提高了运行速度，所以本申请技术方案在人流量大、目标小导致的大计算量的应用场景中，仍然能够及时地识别出目标。

本发明授权一种基于深度学习的口罩识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的口罩识别方法，其特征在于，其包括以下步骤： S1：以YOLOv5s为基础构建目标检测模型； 所述目标检测模型包括：依次连接的输入端、主干网、颈部和输出端； 所述主干网包括：依次连接的Focus结构和4个连续的预测分支结构；前三个所述预测分支结构包括：依次连接的CBL模块和CSP1_X结构；最后一个所述预测分支结构包括：依次连接的CBL模块和CSP2_X结构，并且，最后一个所述预测分支结构在CBL模块和CSP2_X结构之间增加一个SPPCSPCF结构； 所述SPPCSPCF结构包括卷积块和独立卷积层； 输入的特征图同时送入所述卷积块和所述独立卷积层； 所述卷积块后面设置两份池化操作，一份为串行连接的连续三个MaxPool2d，另一份为独立的1×1的MaxPool2d； 两份池化操作后面依次设置：第一Concat连接层、双卷积层、第二Concat连接层和尾部Conv卷积层； 所述卷积块包括依次连接的连续的三个Conv卷积层；所述双卷积层包括依次连接的连续的两个Conv卷积层； 所述卷积块输出的特征图分为两份，分别进行池化操作后，每个MaxPool2d的输出都送入到所述第一Concat连接层中进行拼接；所述第一Concat连接层输出的特征图送入所述双卷积层，所述双卷积层的输出与所述独立卷积层的输出一起送入所述第二Concat连接层进行拼接；所述第二Concat连接层的输出送入所述尾部Conv卷积层后输出； S2：构建训练数据集，并对所述训练数据集进行标注； S3：基于所述训练数据集完成对所述目标检测模型的训练，得到训练好的所述目标检测模型； S4：基于训练好的所述目标检测模型在人流中找到未佩戴口罩的人员。

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