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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于轻量级神经网络的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：CN116452900B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202310448848.X，技术领域涉及：G06V10/77；该发明授权一种基于轻量级神经网络的目标检测方法是由刘虎成;张文博;姜超颖;龙璐岚;李林;臧博设计研发完成，并于2023-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于轻量级神经网络的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轻量级神经网络的目标检测方法，包括以下步骤；步骤1：获取目标检测数据集，得到输入图像；步骤2：搭建基于轻量级神经网络的目标检测网络，所述目标检测网络结构顺序，依次为输入层、特征提取层、特征增强层和输出层；步骤3：训练目标检测网络，得到训练好的网络；步骤4：将待检测的图像样本，输入到步骤3训练好的网络中进行目标检测，输出检测结果。本发明通过大幅减少参数量和运算量的方式，提高模型的检测速度。

本发明授权一种基于轻量级神经网络的目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量级神经网络的目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤； 步骤1：获取目标检测数据集，数据集中的数据为输入图像； 步骤2：搭建基于轻量级神经网络的目标检测网络，所述目标检测网络结构顺序，依次为输入层、特征提取层、特征增强层和输出层； 步骤3：训练目标检测网络，得到训练好的网络； 步骤4：将待检测的图像样本，输入到步骤3训练好的网络中进行目标检测，输出检测结果； 所述步骤2具体为： 2.1输入层，负责对目标检测数据集的输入图像进行预处理，将图片预处理并对齐成RGB图像； 2.2特征提取层，使用改进后的轻量级神经网络D-MobileOne作为特征提取网络，其作用为对作为输入图像的RGB图像进行特征提取，特征提取层负责将抽取到的各类信息进行局部特征提取与融合，输出三个不同层级的特征图； 2.3特征增强层，对特征提取层输出的三个不同层级的特征图进行增强，包括CBAAM模块、SPPCSPC模块、HDCBS模块、UPSample模块、ELAN-Q模块和MPConv模块； 2.4输出网络部分，对特征增强层中特征增强后的三个尺寸的特征图经过REP模块和卷积层，最终输出结果； 所述2.2中，改进后的轻量级神经网络D-MobileOne由D-CB-M模块和CB-N模块构成，对输入的RGB图像进行特征提取，并输出三个不同层级的特征图； 将D-CB-M模块与CB-N模块的组合看做D-MobileOne的一个单元，则D-MobileOne网络中含有五个该单元，连接方式为级联；按照每个D-MobileOne单元进行划分，将特征提取层划分为五部分；特征提取层经过CBAAM模块向特征增强层输出三层不同尺寸的特征图。

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