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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的信号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：CN116738225B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202310611620.8，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于改进YOLOv5的信号检测方法是由朱政宇;陈鹏飞;赵航冉;薛帮国;王梓晅;李鑫泽;林宇;梁静;王忠勇;巩克现设计研发完成，并于2023-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLOv5的信号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的信号检测方法，所属方法包括：1、对接收到的信号进行短时傅里叶变换得到其时频图，并对时频图进行灰度化，构建信号检测时频图数据集；2、为提高深度学习网络的特征提取能力，将CBAM模块引入到经典YOLOv5；3、为提升算法最终预测框的准确性，将YOLOv5中的NMS算法替换为WBF算法；4、使用改进的Focal‑EIoU损失函数加强高质量预测结果在训练过程中的影响；5、使用Adam优化器和信号时频图数据集对改进的YOLOv5网络模型进行训练；6、将待检测信号的时频图输入训练好的网络模型中，得到信号检测结果。本发明实施例首次提出使用改进的YOLOv5网络模型检测接收宽带数据中存在的目标信号，该方法简单实用，以较低复杂度实现较高的信号检测性能，对深度学习网络在信号目标检测中的应用具有开拓意义。

本发明授权一种基于改进YOLOv5的信号检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv5的信号检测方法，其特征在于，所述方法包括： S1：对接收信号进行短时傅里叶变换得到其时频图，使用多种预处理方法，构建信号检测时频图数据集；所述预处理包括：对待检测信号进行截取，每种信号的最小持续时长为50ms，最大持续时长为4s，噪声基底为高斯噪声，SNR范围为-5～10dB，对预处理后的信号进行短时傅里叶变换得到其时频图并进行灰度化；每个时频图样本中包含5～10个目标信号，且每个信号的中心频率和持续时间均随机确定； S2：对经典YOLOv5算法的Input、Backbone以及损失函数做出改进，改进包括： 步骤2.1：使用改进的Mosaic数据增强方法，在训练过程中将一幅时频图从上至下平均划分为四个区域，随机选择四张图像，四幅图像各对应一个区域裁剪出一部分，随后将这个四个部分按照对应的区域拼接为新的图像，从而增加数据的样本数量； 步骤2.2：结合时频图空间上的平均池化和通道上的平均池化，引入CBAMConvolutionalBlockAttentionModule模块，使用注意力机制提高算法的特征提取能力； 步骤2.3：将经典YOLOv5中的NMS算法替换为WBF算法，利用所有预测框的信息进行加权求和，提升算法最终预测框的准确性； 步骤2.4：使用改进的Focal-EIoU损失函数加强高质量预测结果在训练过程中的影响； 步骤2.5：Head部分使用三个卷积层作为最终的检测器，不同的卷积层负责检测尺度大小不同的信号； S3：训练集中的时频图作为输入，训练集标签向量作为输出标签，使用信号检测时频图数据集对改进后的YOLOv5算法进行训练至收敛，得到最终的信号检测模型；设置最大迭代次数为100，通过最小化损失函数，根据神经网络反向传播算法更新算法参数，直至损失函数收敛或达到迭代次数； S4：将存在多种信号的时频图作为输入送入改进的YOLOv5算法中，算法以生成预测框的形式标注出信号在图中的位置，并注明信号类别、带宽、中心频率以及起止时刻，达到信号检测的目的。

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