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龙图腾网获悉苏州微光电子融合技术研究院有限公司申请的专利一种融合MobileNetV2的logo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：CN116258891B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202211656047.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种融合MobileNetV2的logo检测方法是由尹明臣;邵晶丽设计研发完成，并于2022-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合MobileNetV2的logo检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合MobileNetV2的logo检测方法，通过分析YOLOv5主干网络与颈部网络之间的连接方式发现，YOLOv5的主干网络分别在输入图像的8倍、16倍、32倍下采样的卷积层处与颈部网络的连接，然后进行一系列上采样和下采样操作融合这三个卷积层输出的特征图，输出三个特征图给头部预测网络使用。MobileNetV2网络结构中也会对输入图像进行8倍、16倍、32倍下釆样，该网络也可以输出三种不同倍数的下釆样特征图。由此，根据YOLOv5主干网络与颈部网络之间的连接方式，将MobileNetV2中三种下采样特征图输入到YOLOv5的颈部网络，从而实现网络的轻量化。

本发明授权一种融合MobileNetV2的logo检测方法在权利要求书中公布了：1.一种融合MobileNetV2的logo检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：基于MobileNetV2的Bottleneck将YOLOv5网络的主干网络替换掉，构建成MobileNetV2-YOLOv5网络，其中，通过搜集的运动品牌logo数据，作为训练数据对所述MobileNetV2-YOLOv5网络进行训练； S2：输入logo图像，首先经过一个CBR，对特征图进行一次下采样，输出特征图的长宽分别是网络输入尺寸的14，其中，所述CBR包括一个普通卷积层、批归一化层和Relu激活函数，普通卷积层中步幅为２，卷积核大小为3*3； 然后经过两个Bottleneck-2，得到特征图的长宽分别是网络输入尺寸的14； 再经过3个Bottleneck-2后，输出特征图的长宽分别是网络输入尺寸的18： 再经过4个Bottleneck-2和5个Bottleneck-1后得到输出特征图的长宽分别是网络输入尺寸的116； 再经过3个Bottleneck-2和1个Bottleneck-1后输出特征图的长宽分别是网络输入尺寸的132； S3：将8、16、32倍下采样特征图输入到YOLOv5的颈部网络中进行特征信息的融合，进行检测，输出检测结果，其中，在检测前融入RB模块，以增强图像语义信息。

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