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龙图腾网获悉唐山开用网络信息服务有限公司申请的专利基于yolov7的询问识别辅助方法及系统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：CN119540836B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510029161.1，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于yolov7的询问识别辅助方法及系统是由刘玉洁;王莹;杨楠;刘威威;赵二仲;高立中;刘越超;肖博文设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于yolov7的询问识别辅助方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及基于yolov7的询问识别辅助方法及系统，其包括以下步骤；S1,对原始图像进行数据标注处理，获取锚框即标注信息；S2,将标注后的数据分成图片及标注信息，使用yolov7模型训练，划分成训练、测试、评估数据；S3,在yolov7模型训练过程中，设置batch值，通过训练的轮数来确定训练的精度；S4,将训练之后的yolov7模型来进行测试，并确实实际的准确率是否达到要求；S5,将达到要求的yolov7模型转化成onnx模型；S6,使用转化后的onnx模型进行推理与识别；S7,根据业务场景需求设置视频抽帧间隔进行抽帧；S8,对抽帧的图片进行模型推理，确认此时业务场景中的人数情况，确定是否进行预警处理。

本发明授权基于yolov7的询问识别辅助方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于yolov7的询问识别辅助方法，其特征在于：包括以下步骤； S1,对原始图像进行数据标注处理，获取锚框即标注信息； S2,将标注后的数据分成图片及标注信息，使用yolov7模型训练，划分成训练、测试、评估数据； S3,在yolov7模型训练过程中，设置batch值，通过训练的轮数来确定训练的精度； S4,将训练之后的yolov7模型来进行测试，并确实实际的准确率是否达到要求； S5,将达到要求的yolov7模型转化成onnx模型； S6,使用转化后的onnx模型进行推理与识别； S7,根据业务场景需求设置视频抽帧间隔进行抽帧； S8,对抽帧的图片进行onnx模型推理，确认此时业务场景中的人数情况，确定是否进行预警处理； 在步骤2中进行yolov7模型训练时，首先，基于E-ELAN网络、Plannedre-parameterizedconvolution和标签分配方式，根据leadguidedassigner的方法，通过lead头来控制lead和aux的标签分配，auxhead学习coarselabel，leadhead学习finelabel的方式； 然后，yolov7采用框分配方式，每个真实标签分配给了不多于3的grid中，将分配后的所有真实框与每个预测框计算iou的值；其次，筛选前m=min10,numpredict个iou的值；其次，根据前m个iou值计算动态k值，即 Dynamic_k=； 由于smiOTA考虑了分类分数和回归分数，所以smiOTA的cost为 cost=Losscls+3Losssiou; 其中Losscls为分类损失，Losssiou为回归损失; 根据cost获取cost最低的Dynamic_k个预测标签的index；index是指与真实标签匹配的预测标签； 最后，当预测值匹配多个真实值，将cost最低的作为匹配，其他的都去除。

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