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龙图腾网获悉德派软件(北京)有限公司申请的专利基于YOLOv5深度学习算法的智能舌苔检测系统及其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：CN120411015B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510493074.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于YOLOv5深度学习算法的智能舌苔检测系统及其检测方法是由周洪;余承轩设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于YOLOv5深度学习算法的智能舌苔检测系统及其检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机应用在中医体质识别的技术领域，尤其是一种基于YOLOv5深度学习算法的智能舌苔检测系统，包括用于采集舌象图像的采集装置和处理系统，其中处理系统包括：标准场景样本数据集；目标检测模块，用于实时判别采集装置采集的舌象图像的完整性与规范性，并输出合格舌象图形；目标检测模块基于YOLOv5s框架构建检测网络，检测网络对合格舌象图形进行多尺度特征提取与融合，并与标准场景样本数据集进行比对，输出质量检测后的合格舌象图形；病理分析模块，用于对通过目标检测模块质量检测的合格舌象图形进行深度特征提取，并与标准场景样本数据集进行特征比对，并输出检测结果，本发明通过事件驱动架构实现毫秒级响应，确保采集效率与数据可靠性。

本发明授权基于YOLOv5深度学习算法的智能舌苔检测系统及其检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOv5深度学习算法的智能舌苔检测系统，其特征在于：包括用于采集舌象图像的采集装置和处理系统，其中所述处理系统包括： 标准场景样本数据集，所述标准场景样本数据集包括常见舌苔异常形态及典型不合格样本； 目标检测模块，用于实时判别所述采集装置采集的舌象图像的完整性与规范性，并输出合格舌象图形；所述目标检测模块还基于YOLOv5s框架构建检测网络，所述检测网络用于对所述合格舌象图形进行多尺度特征提取与融合，并与所述标准场景样本数据集进行比对，输出质量检测合格的舌象图形； 病理分析模块，用于对所述质量检测合格的舌象图形进行深度特征提取，并与标准场景样本数据集进行特征比对，并输出检测结果，所述检测结果为病理分析结果， 所述标准场景样本数据集通过基础增强配置模块、马赛克增强模块、混合增强模块和随机透视变换模块进行数据模拟和训练，基础增强配置模块用于模拟不同距离拍摄产生的图像颜色偏差，马赛克增强模块、混合增强模块和随机透视变换模块用于模拟不同视角下的舌体形变特征，增强目标检测模块对非标准拍摄角度的适应性； 所述检测网络包括骨干网络、颈部网络和检测头；其中： 所述骨干网络由Focus模块、多级C3模块及SPPF池化层构成，所述Focus模块通过对图像切片拼接实现通道扩展与空间下采样，所述多级C3模块采用跨阶段部分连接策略，通过瓶颈设计将参数量降低20%-30%，所述SPPF池化层以串行最大池化替代传统多尺度并行池化； 所述颈部网络集成FPN+PAN双向特征金字塔结构，通过上采样、下采样与横向连接实现多尺度特征融合，自上而下的FPN路径传递高层语义信息，自下而上的PAN路径优化底层定位精度，最终形成三级特征图，分别对应小、中、大三种尺度的舌体检测任务； 所述检测头引入动态锚框机制，基于K-means++聚类算法预定义多组初始锚框尺寸，通过自适应调整策略优化宽高比例匹配度，且每个所述检测头的输出维度包含边界框坐标、置信度及分类概率。

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