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龙图腾网获悉国网吉林省电力有限公司通化供电公司;东北电力大学申请的专利一种基于改进YOLOv5s的轻量化行人检测方法及装置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：CN120783283B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202510890635.1，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于改进YOLOv5s的轻量化行人检测方法及装置是由李育才;李依伦;李宗浩;王明晨;杨红柳;张博;鲍金林;赵晓烨;孟祥坤;周欣欣;杜原泽;赵鸿皓;郭树强设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLOv5s的轻量化行人检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进YOLOv5s的轻量化行人检测方法及装置，所述方法包括以下步骤：1构建多场景行人图像数据集；2为数据集中的图像添加标注信息；3构建基于改进YOLOv5s的轻量化行人检测模型；4采用训练集和验证集对所述检测模型进行训练，并将训练好的模型参数保存为最优模型；5采用测试集对最优模型进行测试，测试结果满足精度要求，即获得最终的基于改进YOLOv5s的轻量化行人检测模型。相较于现有技术，本发明公开的一种基于改进YOLOv5s的轻量化行人检测方法，实现了模型的轻量化，降低了计算量，同时提高了模型检测精度。

本发明授权一种基于改进YOLOv5s的轻量化行人检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv5s的轻量化行人检测方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤： 步骤S1：获取多场景行人图像，构建第一数据集，所述第一数据集采集涵盖不同光照条件、不同视角及各种遮挡状态下的行人样本数据； 步骤S2：为所述第一数据集中的图像进行标注处理，形成第二数据集，并将所述第二数据集划分训练集、验证集和测试集； 步骤S3：构建基于改进YOLOv5s的轻量化行人检测模型，所述模型包括： 改进的主干网络：由多个MV2模块、多个MVit模块、1个CBL模块、1个SPP模块和1个CSP模块组成； 其中，改进的主干网络中MVit1、MVit2、CSP模块分别输出三种尺度的特征图； 将所述第二数据集中的训练集和验证集作为所述改进的主干网络的输入； 改进的特征融合网络：采用全局增强的路径聚合网络GE-PANet，由4个Concat模块、4个GhostConv模块、4个GAM模块和4个CSP模块、2个上采样模块组成； 其中，改进的主干网络的CSP模块的输出作为GAM1的输入；MVit2的输出与上采样模块1的输出作为Concat1的输入；MVit1的输出与上采样模块2的输出作为Concat2的输入； 其中，所述GE-PANet网络结合全局注意力机制，以及采用了一种新的卷积结构GhostConv； 头部网络：用于生成检测结果，包含3个卷积层，分别接收GE-PANet中CSP2、CSP3、CSP4的输出； 步骤S4：采用新的损失函数Focal-SIoU损失函数训练模型，Focal-SIoU损失函数是将SIoU损失函数与FocalL1loss损失函数相结合得出的，计算公式为： 1 式1中，代表真实框和预测框的交并比，γ是一个用于控制对异常点的抑制程度的参数； 步骤S5：采用所述训练集和验证集对所述基于改进YOLOv5s的轻量化行人检测模型进行训练，并将训练好的模型参数保存为最优模型； 步骤S6：采用所述测试集对所述最优模型进行测试，对测试集的测试结果进行客观评价指标评估，满足精度要求，即获得最终的基于改进YOLOv5s的轻量化行人检测模型。

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国网吉林省电力有限公司通化供电公司;东北电力大学，其通讯地址为：134001 吉林省通化市新华大街676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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