金锋馥(滁州)科技股份有限公司;电子科技大学陈路获国家专利权
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龙图腾网获悉金锋馥(滁州)科技股份有限公司;电子科技大学申请的专利基于深度学习的密集包裹视觉实时精确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：CN119338783B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411426528.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的密集包裹视觉实时精确检测方法是由陈路;谢维斯;李阳;钟金荣;谭杰;刘宇;李滚;蒲俊杰;王霆威设计研发完成，并于2024-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的密集包裹视觉实时精确检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的密集包裹视觉实时精确检测方法，涉及计算机视觉技术领域，包括：通过2D工业相机获取密集包裹图像，对图像进行预处理；基于YOLOv5n网络的GhostConv卷积层，通过因式卷积，将卷积分解为一维水平和一维垂直方向的卷积操作，提取一级特征，通过所有一级特征生成多尺度特征图；进行位置回归，迭代计算旋转框的回归损失函数，达到最大迭代次数或者函数收敛，完成YOLOv5n网络的训练；通过训练好的YOLOv5n网络对密集包裹图像进行密集包裹视觉实时精确检测。通过优化YOLOv5n网络结构，实现在低性能设备上对密集、堆叠及旋转包裹的高效、精准检测，兼顾实时性与高精度，提升检测鲁棒性和整体效率，同时降低硬件成本，适用于复杂物流场景。
本发明授权基于深度学习的密集包裹视觉实时精确检测方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的密集包裹视觉实时精确检测方法，其特征在于，包括： 通过2D工业相机获取密集包裹图像，对所述密集包裹图像进行预处理； 将预处理后的所述密集包裹图像，基于YOLOv5n网络的GhostConv卷积层，通过因式卷积，将卷积分解为一维水平和一维垂直方向的卷积操作，提取一级特征，通过所有所述一级特征生成多尺度特征图； 在所述多尺度特征图上进行位置回归，迭代计算旋转框的回归损失函数，达到最大迭代次数或者函数收敛，完成YOLOv5n网络的训练； 通过训练好的YOLOv5n网络对密集包裹图像进行密集包裹视觉实时精确检测。
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金锋馥(滁州)科技股份有限公司;电子科技大学，其通讯地址为：239000 安徽省滁州市苏州北路345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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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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