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龙图腾网获悉中国科学院长春光学精密机械与物理研究所申请的专利一种基于YOLOv5的弱小目标检测方法、装置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：CN119478342B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411468796.3，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于YOLOv5的弱小目标检测方法、装置是由李宁;吴振源;吴迪;于祥跃;李峥设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于YOLOv5的弱小目标检测方法、装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于YOLOv5的弱小目标检测方法、装置，包括：对待检测图像进行预处理，得到特征图像；将所述特征图像输入至优化的YOLOv5目标检测模型中，得到弱小目标检测结果；所述目标检测模型的优化包括：在YOLOv5神经网络中引入SPD‑Conv模块；使用Ghost‑Conv模块替代换YOLOv5神经网络的Conv模块，利用所述Ghost‑Conv模块对所述SPD‑Conv模块提取的特征进一步提取特征；在YOLOv5神经网络的C3模块中引入EMA注意力机制模块形成C3_EMA模块，所述C3_EMA模块通过分割特征图像和跨阶段连接抑制无效信息。本发明通过引入Ghost‑Conv模块替换原有的Conv模块，在C3模块中引入EMA注意力机制以及在特征融合模块中引入SPD‑Conv模块提高对弱小目标的识别精度，克服了原有模型提取的特征过于单一的问题。

本发明授权一种基于YOLOv5的弱小目标检测方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOv5的弱小目标检测方法，其特征在于，包括： 对待检测图像进行预处理，得到特征图像； 将所述特征图像输入至优化的YOLOv5目标检测模型中，利用所述优化的YOLOv5目标检测模型进行弱小目标检测，得到弱小目标检测结果； 所述目标检测模型的优化包括： 在YOLOv5神经网络中引入SPD-Conv模块； 使用Ghost-Conv模块替代换YOLOv5神经网络的Conv模块，利用所述Ghost-Conv模块对所述SPD-Conv模块提取的特征进一步提取特征； 在YOLOv5神经网络的C3模块中引入EMA注意力机制模块形成C3_EMA模块，所述C3_EMA模块通过分割特征图像和跨阶段连接抑制无效信息； 所述目标检测模型的优化还包括：在YOLOv5神经网络的特征融合网络中，使用SPD-Conv模块、特征融合模块和卷积模块相结合的跨维度交互模块对提取的特征进行特征融合，捕捉像素级的浅层特征与深层特征的相互关系； 将所述跨维度交互模块融合后的特征再通过所述C3_EMA模块进行特征提取，将得到的不同尺寸的特征图像，分别通过不同分辨率的探头输出。

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科学院长春光学精密机械与物理研究所，其通讯地址为：130033 吉林省长春市东南湖大路3888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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