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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利基于改进YOLOv5的数字编码实时识别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：CN117237721B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202311205293.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于改进YOLOv5的数字编码实时识别方法及系统是由董安明;主洪磊;禹继国;金占杰;韩玉冰;李素芳;张丽设计研发完成，并于2023-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进YOLOv5的数字编码实时识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于改进YOLOv5的数字编码实时识别方法及系统，属于大数据处理技术领域，要解决的技术问题为如何实时、准确、高效的识别数字编码。包括如下步骤：采集编码图片和背景图片，并进行标注；以背景图片和具有标注信息的编码图片作为样本图片，进行数据增强处理；基于引入GhostNet和RepGhost的改进YOLOv5网络模型构建数字识别模型；对数字识别模进行模型训练和模型测试；对于需要识别的数字编码，实时采集视频，通过训练后数字识别模型对视频中每一帧图片进行数字检测识别，输出当前帧图片中数字的数字总数以及每个数字的类别信息和坐标信息，基于坐标信息得到数字的编码顺序。

本发明授权基于改进YOLOv5的数字编码实时识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv5的数字编码实时识别方法，其特征在于，基于引入GhostNet和RepGhost的改进YOLOv5网络模型进行数字编码识别，所述方法包括如下步骤： 采集编码图片和背景图片，并对编码图片中数字的类别和位置进行标注，得到标签信息，所述标签信息包括表示数字数值的类别信息以及表示数字在编码图片中位置的坐标信息，其中，编码图片中具有需要识别的数字编码，背景图片中具有数字编码的应用场景但不具有数字； 以背景图片和具有标注信息的编码图片作为样本图片，对样本图片进行数据增强处理，得到增强后样本图片； 基于引入GhostNet和RepGhost的改进YOLOv5网络模型构建数字识别模型，所述数字识别模型用于对输入的图片进行数字检测识别，预测输出数字总数以及每个数字的类别信息和坐标信息； 基于增强后样本图片构建样本数据集，基于样本数据集对数字识别模型进行模型训练和模型测试，得到训练后数字识别模型； 对于需要识别的数字编码，通过摄像机实时采集视频，通过训练后数字识别模型对视频中每一帧图片进行数字检测识别，输出当前帧图片中数字的数字总数以及每个数字的类别信息和坐标信息； 对于每一帧图片，当前帧图片中数字的数字总数符合预设的数字编码数据长度时，基于坐标信息得到数字的编码顺序，得到当前帧图片中数字的数字编码识别结果，如果当前帧的数字编码识别结果与上一帧图片的数字编码识别结果一致，则不进行输出展示，如果当前帧的数字编码识别结果与上一帧图片的数字编码识别结果不一致，则对当前帧的数字识别结果以及当前时间进行输出展示，并将当前帧图片以及数字编码识别结果进行保存； 其中，所述数字识别模型包括主干网络和颈部； 主干网络包括由上至下依次连接的第一GhostNet模块、第二GhostNet、第一C3RepGhost模块、第三GhostNet、第二C3RepGhost模块、第四GhostNet、第三C3RepGhost模块、第五GhostNet、第四C3RepGhost模块以及SPPF模块，用于对输入的图片进行特征提取，得到图片中数字的特征； 颈部为基于GhostNet模块、RepGhostFPN模块以及上采样模块构成的FPN+PAN金字塔结构，包括依次连接的第六GhostNet模块、上采样模块、第一Concat模块、第五C3RepGhost模块、第七GhostNet模块、上采样模块、第二Concat模块、第六C3RepGhost模块、第八GhostNet模块、第三Concat模块、第七C3RepGhost模块、第九GhostNet模块、第四Concat模块以及第八C3RepGhost模块，其中，第六GhostNet模块连接于SPPF模块输出，第一Concat模块连接于第四GhostNet模块的输出，第二Concat模块连接于第三GhostNet模块的输出，第三Concat模块连接于第七GhostNet模块的输出，第四Concat模块连接于第六GhostNet模块的输出，用于对输入的图片进行特征提取，得到图片中数字的特征。

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齐鲁工业大学(山东省科学院)，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区大学路3501号齐鲁工业大学；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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