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龙图腾网获悉天津师范大学申请的专利一种基于YOLOv5l和注意力机制的实时表情识别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：CN115497140B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202211198186.7，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于YOLOv5l和注意力机制的实时表情识别方法是由韩婷婷;钟红梅设计研发完成，并于2022-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于YOLOv5l和注意力机制的实时表情识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于YOLOv5l和注意力机制的实时表情识别方法，所述方法包括：获取训练图像和验证图像；使用所述训练图像对原始YOLOv5l模型进行预训练，得到原始YOLOv5l模型的预训练权重；将注意力机制加入到原始YOLOv5l模型的主干网结构中，得到改进YOLOv5l模型；使用所述训练图像和预训练权重对于所述改进YOLOv5l模型进行重新训练，得到所述改进YOLOv5l模型的新训练权重；利用具有新训练权重的改进YOLOv5l模型对于目标对象的表情进行检测。本发明结合通道和空间注意力机制，不仅实现了目标表情实时识别的功能，提升了表情识别的准确率，还提升了表情识别的速度。

本发明授权一种基于YOLOv5l和注意力机制的实时表情识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOv5l和注意力机制的实时表情识别方法，其特征在于： 步骤S1：获取训练图像和验证图像； 步骤S2：使用所述训练图像对原始YOLOv5l模型进行预训练，得到原始YOLOv5l模型的预训练权重； 步骤S3：将注意力机制加入到原始YOLOv5l模型的主干网结构中，得到改进YOLOv5l模型； 步骤S4：使用所述训练图像和预训练权重对于所述改进YOLOv5l模型进行重新训练，得到所述改进YOLOv5l模型的新训练权重； 步骤S5：利用具有新训练权重的改进YOLOv5l模型对于目标对象的表情进行检测； 在步骤S3中，在所述原始YOLOv5l模型主干网结构中每个卷积残差网络CSP1_X模块的每个标准卷积CBS模块后加入注意力机制，得到改进YOLOv5l模型，所述改进YOLOv5l模型包括依次连接的Focus模块、第一CBS模块、CSP1_1A模块、第二CBS模块、第一CSP1_3A模块、第三CBS模块、第二CSP1_3A模块、第四CBS模块、空间金字塔池化SPP模块、第一CSP2_1模块、第五CBS模块、第一上采样Unsample模块、第一拼接Concat模块、第二CSP2_1模块、第六CBS模块、第二上采样Unsample模块、第二拼接Concat模块、第三CSP2_1模块、第一卷积模块Conv、第七CBS模块、第三拼接Concat模块、第四CSP2_1模块、第二卷积模块Conv、第八CBS模块、第四拼接Concat模块、第五CSP2_1模块、第三卷积模块Conv，其中，所述第一上采样Unsample模块的输出与第二CSP1_3A模块的输出拼接并输入第一拼接Concat模块；第二上采样Unsample模块的输出与第一CSP1_3A模块的输出拼接并输入第二拼接Concat模块；第三CSP2_1模块的输出输入第一卷积模块Conv的输入端，第一卷积模块Conv的输出作为所述改进YOLOv5l模型的第一输出结果；第四CSP2_1模块的输出输入第二卷积模块Conv的输入端，第二卷积模块Conv的输出作为所述改进YOLOv5l模型的第二输出结果；第五CSP2_1模块的输出输入第三卷积模块Conv的输入端，第三卷积模块Conv的输出作为所述改进YOLOv5l模型的第三输出结果。

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