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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于改进YOLOv5的实时小人脸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：CN116092154B 。

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：202211583824.7，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于改进YOLOv5的实时小人脸检测方法是由周丽芳;刘波;李伟生;马将凯;卢峻民设计研发完成，并于2022-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLOv5的实时小人脸检测方法在说明书摘要公布了：本发明请求保护一种基于改进YOLOv5的实时小人脸检测方法，属于计算机视觉领域。包括以下步骤：步骤1.采用YOLOv5作为小人脸检测的基础框架，该YOLOv5小人脸检测模型中加入了SKAttention，通过动态计算每个卷积核得到通道的权重，动态的将各个卷积核的结果进行融合，可以让神经网络更加关注小人脸，提升真实场景中小人脸检测的精度。步骤2.设计了小人脸特征增强模块，将特征图进行上采样处理，使得特征图继续扩大，同时将浅层特征图与深层特征图进行融合。步骤3.为了满足实时性要求，采用YOLOv5模型，并将主干特征提取网络C3替换为更轻量的ShuffleNetV2网络，以实现网络模型的轻量化,平衡速度和精度。

本发明授权一种基于改进YOLOv5的实时小人脸检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv5的实时小人脸检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：将人脸数据集划分为训练集和测试集，对训练集进行包括以下预处理：数据集的清洗：检查数据集中的图片和标签文件是否完整，否则删除多余的图片和标签文件，同时将长宽比太小的锚框删除，并且在删除后，检查下是否存在空的标注文件，如果有，也删除；根据Kmeans聚类算法得到自适应锚框； 步骤2：基于YOLOv5的小人脸检测模型，引入SK选择性卷积核注意力，通过动态计算每个卷积核得到通道的权重，动态的将各个卷积核的结果进行融合； 步骤3：设计小人脸特征增强模块，小人脸特征增强模块是：在第17层后，继续对特征图进行上采样处理，使得特征图继续扩大，同时第20层获取到的特征图与第2层的特征图进行融合concat，以获得更大的特征图进行小目标的检测，将特征图进行上采样处理，使得特征图继续扩大，同时将浅层特征图与深层特征图进行融合； 步骤4：采用YOLOv5模型，并将主干特征提取网络C3替换为ShuffleNetV2网络； 步骤5：将训练好的小人脸检测深度学习模型应用于真实场景的小人脸检测。

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