河南工业大学陈卫东获国家专利权
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龙图腾网获悉河南工业大学申请的专利一种基于YOLOv5s算法的储粮害虫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：CN116797834B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202310758408.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于YOLOv5s算法的储粮害虫检测方法是由陈卫东;王莹;刘超;范冰冰;李宛玉设计研发完成，并于2023-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于YOLOv5s算法的储粮害虫检测方法在说明书摘要公布了：一种基于YOLOv5s算法的储粮害虫检测方法，包括以下步骤：S1、获取储粮害虫样本图像构建样本集并进行预处理，得到储粮害虫图像数据集，将图像数据集划分为训练集和验证集；S2、基于YOLOv5s算法构架，通过数据增强处理和主干网络轻量化处理得到优化模型；S3、将训练集输入优化模型进行训练，得到储粮害虫检测模型；S4、获取待识别的储粮害虫图像，并且输入到训练好的储粮害虫监测模型中进行识别，得到储粮害虫的种类和位置。本发明应用了深度学习中的多层卷积神经网络结构，解决目前储粮害虫检测存在的实时性低，模型结构复杂的问题。
本发明授权一种基于YOLOv5s算法的储粮害虫检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOv5s的储粮害虫检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取储粮害虫样本图像构建样本集并进行预处理，得到储粮害虫图像数据集，将图像数据集划分为训练集和验证集；S2、基于YOLOv5s算法构架，通过数据增强处理和主干网络轻量化处理得到优化模型；所述优化模型还融合有BiFPN特征金字塔结构；所述优化模型还在分类中引入了标签平滑；所述优化模型还将SwinTransformer组块集成到检测头Head； S2中，主干网络轻量化的具体处理过程包括：去掉全连接层和Softmax层；S3、将训练集输入优化模型进行训练，得到储粮害虫检测模型；S4、获取待识别的储粮害虫图像，并且输入到训练好的储粮害虫监测模型中进行识别，得到储粮害虫的种类和位置。
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