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龙图腾网获悉安徽师范大学申请的专利一种基于改进YOLOv5的人行横道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：CN116883963B 。

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：202310693824.0，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于改进YOLOv5的人行横道检测方法是由刘畅;王桂丽;徐林;刘志祥;章航宇设计研发完成，并于2023-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLOv5的人行横道检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进YOLOv5的人行横道检测方法，涉及技术领域，解决了针对在复杂场景下，如强光，低照度和高度遮挡等情况下，提高驾驶的安全性，提高对远距离人行横道的检测精度，并且保证实时检测要求这一技术问题；通过对图像的检测，可实时对视频进行检测分析，在复杂场景下，对出现的人行横道进行及时的语音播报，当检测到人行横道目标，及时提醒驾驶员减速慢行，避免发生事故。

本发明授权一种基于改进YOLOv5的人行横道检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv5的人行横道检测方法，其特征在于，该方法具体包括如下步骤： S1、构建人行横道检测数据集，检测数据集即为若干张人行横道的训练集图片和测试集图片； S2、数据增强处理，对标注好的人行横道检测数据集使用加雾数据增强处理，扩充数据集； S3、构建CDE-YOLOv5网络模型，具体如下： S31、构建C2f模块替换原本的C3模块结构； S32、构建空间通道注意力机制模块CBAM，并将其添加到对应的网络层中； S33、构建DE-head检测头模块并替换原本的检测头结构； DE-head检测头由两个并行分支组成，将网络的第22，26和30层的C2f结构输出分别作为大中小目标的检测头输入，首先通过一个1×1的卷积层改变通道数为256层，使用两个相同的并行分支分别对分类任务,置信度任务和定位任务进行输出，并行分支由3×3的卷积模块和1×1的卷积模块组成； S34、构建FPN-HALF特征提取模块； FPN-HALF特征提取模块由CBL模块，上采样模块，拼接concat操作以及C2f模块组成，将该模块插入到neck模块的FPN结构之后，即为将前面的组成部分插入到neck的FPN结构后形成FPN-HALF特征提取模块； 首先来自上层的输入经过CBL模块和上采样结构后于第二层的浅层特征图进行拼接concat操作，提升，深浅层网络的信息交互水平，再经过C2f结构输出； S35、在neck模块添加FPN-HALF模块到对应网络层； S36、构建新的边界框回归损失函数Alpha-IoU损失函数，并替换原本的CIOU损失函数；使用Alpha-CIOU损失函数替换原本的CIOU边界框回归损失函数； S37、使用标注数据集完成模型的训练； 对训练好的模型进行运用，检测到人行横道时进行语音提示。

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