哈尔滨工业大学重庆研究院;哈尔滨工业大学(深圳)张元获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学重庆研究院;哈尔滨工业大学(深圳)申请的专利一种基于YOLOv5的城市街道场景目标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：CN116385860B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202310384232.0，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权一种基于YOLOv5的城市街道场景目标检测方法是由张元;陈斌;杨浩设计研发完成，并于2023-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于YOLOv5的城市街道场景目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及目标检测技术领域，公开了一种基于YOLOv5的城市街道场景目标检测方法，包括以下步骤：步骤1：构建基于改进YOLO‑v5的目标检测模型；所述目标检测模型包括主干特征提取网络、特征融合模块和输出模块；且主干提取网络中的下采样模块由可变形卷积单元和Focus单元组成；特征融合模块的下采样模块由预设步距的卷积单元和Focus单元组成；步骤2：训练目标检测模型；步骤3：由训练后的目标检测模型进行场景目标检测；其中，由主干特征提取网络提取待检测场景图像的特征；由特征融合模块输出不同尺度的特征图；并由输出模块基于特征图输出目标检测特征图。本发明能够在达到较高的检测精度的同时，保证达到较高的检测效率。
本发明授权一种基于YOLOv5的城市街道场景目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOv5的城市街道场景目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：构建基于改进YOLO-v5的目标检测模型；所述目标检测模型包括主干特征提取网络、特征融合模块和输出模块；且主干提取网络中的下采样模块由依次连接的可变形卷积单元和Focus单元组成；特征融合模块的下采样模块由依次连接的预设步距的卷积单元和Focus单元组成；所述输出模块的最小尺度的预测特征层上接有SOCA模块； 步骤2：训练目标检测模型； 步骤3：由训练后的目标检测模型进行场景目标检测；其中，由主干特征提取网络提取待检测场景图像的特征；由特征融合模块输出不同尺度的特征图；并由输出模块基于特征图输出目标检测特征图。
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哈尔滨工业大学重庆研究院;哈尔滨工业大学(深圳)，其通讯地址为：401120 重庆市渝北区龙兴镇两江大道618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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