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龙图腾网获悉常州大学申请的专利一种用于移动机器人的装甲板检测跟踪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：CN115359091B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202210987824.7，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种用于移动机器人的装甲板检测跟踪方法是由储开斌;申春兰设计研发完成，并于2022-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于移动机器人的装甲板检测跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种用于移动机器人的装甲板检测跟踪方法，包括采集移动机器人装甲板图片；针对装甲板小目标对YOLOv5s网络进行改进；构建DeepSort模型对已检测的装甲板进行预测与跟踪。本发明在YOLOv5s的主干网络中添加CA注意力模块，使网络获得更大区域的信息，加强特征提取，提升装甲板检测精度；删除YOLOv5s网络中的大目标检测层，在保持检测精度的同时提升检测速度；使用DeepSort算法来对检测到的目标进行跟踪，利用卡尔曼滤波、匈牙利算法来解决当前帧检测框与轨迹的关联问题，提高了数据关联的准确性，有效的提升装甲板在被遮挡以及背景光照复杂的情况下跟踪效果。

本发明授权一种用于移动机器人的装甲板检测跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种用于移动机器人的装甲板检测跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、采集移动机器人装甲板图片，获取数据集；装甲板分成红色和蓝色两个类； 步骤二、针对装甲板小目标对YOLOv5s网络进行改进，将训练集输入改进后的YOLOv5s网络进行训练，获取YOLOv5s检测模型，用于对移动机器人装甲板的检测； 步骤2.1：在YOLOv5s网络的SPPF层之前添加CA注意力模块，将位置信息嵌入到通道注意力； 步骤2.2、在YOLOv5s网络中删除大目标检测层，删除大目标检测层的anchors和大目标检测层对应的网络层； 删除大目标检测层的anchors为116,90,156,198和373,326，得到anchors模块的6个锚框，分别为10,13,16,30,33,23,30,61,62,45,59,119； 删除原YOLOv5s网络中的第8层的卷积层、第9层C3模块、第12层上采样层、head中的22-24层及检测层中的大目标检测头； 步骤2.3构建改进YOLOv5s网络； 步骤三、构建DeepSort模型对已检测的装甲板进行预测与跟踪。

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