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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利一种基于跨阶段路由注意力模块和残差信息融合模块的Yolov5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：CN116721398B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202310865846.0，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于跨阶段路由注意力模块和残差信息融合模块的Yolov5目标检测方法是由张建明;易尧;王祖楼设计研发完成，并于2023-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于跨阶段路由注意力模块和残差信息融合模块的Yolov5目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于跨阶段路由注意力模块和残差信息融合模块的Yolov5目标检测方法，该方法通过对原有Yolov5的骨干、颈部、解耦网络的结构进行优化改进，使得检测器能够充分融合多尺度特征信息和增强对交通标志这类小目标的检测，注重对浅层特征图使用，更有利于对小目标的检测，同时只使用两个检测解耦头的方法以达到更高的精度。该方法能够有效的应对光照变化，形变，尺度变化，干扰物影响等多种挑战，提供高精度，高鲁棒性的目标检测，有助于模型进行精确的推断。

本发明授权一种基于跨阶段路由注意力模块和残差信息融合模块的Yolov5目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于跨阶段路由注意力模块和残差信息融合模块的Yolov5目标检测方法，其特征在于，该方法对原有的Yolov5网络进行了改进，具体包括： 1跨阶段路由注意力模块 在Yolov5网络中，将骨干网络中的第6层和第8层的C3模块都替换为跨阶段路由注意力模块，且将第2层、第4层、第6层和第9层的特征图信息依次作为输入信号P2、P3、P4和P5输入到颈部网络中；所述跨阶段路由注意力模块的构成方式为：首先将特征图的通道数一份为二，第一部分通过注意力机制进行特征增强信息，另一部分则经过跨阶段与增强后的特征进行输出合并，最后再使用残差结构进行语义的局部增强； 2多尺度特征融合方法 颈部网络中，通过骨干网络得到i代表骨干网络中提取的第i层特征图，i∈{0,1,3,4}，f0～f3分别对应于输入信号P5～P2，其中Ci∈{1024,512,256,128}；Si代表经过多级信息融合模块后的输出的结果，其经过多尺度特征融合网络的数学化公式表示为： S0＝f0 Si＝MRIfi,Si-1i＝1,4 Si＝MRIfi,Si-1,fi+1i＝2,3 Si＝MRISi-3,Si-4i＝5,7 Si＝MRISi-3,Si-4,Si-1i＝6 其中，MRI函数的含义是多尺度的特征融合模块函数，能基于拼接和上采样进行各个参数的多尺度特征的融合； 3双分支预测解耦头 解耦头中，使用了颈部网络中相对更浅的P2和P3层对应的特征图的两层输出，以将其分别进行双分支预测解耦输出作为最终的预测结果。

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