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龙图腾网获悉淮阴工学院申请的专利基于改进YOLOv5算法的危化品车辆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：CN117292335B 。

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：202311280782.4，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权基于改进YOLOv5算法的危化品车辆检测方法是由陈伯伦;王珊珊;刘步实;王凌;李哲;刘晓娈设计研发完成，并于2023-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进YOLOv5算法的危化品车辆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算法的危化品车辆检测方法，包括S1、对已获取到数据寄命名为HazardousVehicles，进行预处理，得到处理后的数据集划分为四个类别；S2、搭建传统YOLOv5模型架构，并在主干网络部分引入RFEB模块；S3、引入可分离式注意力机制，通过将尺度感知、空间感知和任务感知的注意力机制统一到头部中；S4、利用搭建好的模型在训练集上进行训练并在测试集上进行验证，实现对危化品车辆的预测。与现有技术相比，本发明在主干网络中，RFEB结构通过设计不同dilatedconvolution结构解决小物体和感受野在低分辨率特征图上的不匹配问题；在模型头部，通过引入可分离式注意力机制，通过将尺度感知、空间感知和任务感知的注意力机制统一到头部中，以提高Head的感知能力和检测精度。

本发明授权基于改进YOLOv5算法的危化品车辆检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv5算法的危化品车辆检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、对已获取到数据寄命名为HazardousVehicles，对其进行预处理，得到处理后的数据集划分为四个类别； S2、搭建传统YOLOv5模型架构，并在主干网络部分引入RFEB结构； S2.1、YOLOv5使用CSPDarkNet53作为主干网络，并采用C3模块进行特征提取；采用具有三个基本块RFEB结构扩大感受野来获取更丰富的语义信息，同时保持特征图的分辨率； 所述步骤S2.1中，具有三个基本块RFEB结构公式描述为： ； 其中，DBi’是基本块，i是RFEB中基本网络的序号，Rjl表示第l层上第j个RFEB的输入；RFEB结构基本组成由1*1的卷积、BN、ReLu、扩张卷积、残差结构组成； S3、引入可分离式注意力机制，通过将尺度感知、空间感知和任务感知的注意力机制统一到头部中； S4、利用搭建好的模型在训练集上进行训练并在测试集上进行验证，实现对危化品车辆的预测。

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淮阴工学院，其通讯地址为：223400 江苏省淮安市涟水县海安路10号安东大厦8楼；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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