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龙图腾网获悉安徽工业大学申请的专利基于改进的yolov5网络与单目视觉的空中手写文本采集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：CN116912858B 。

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：202310948856.0，技术领域涉及：G06V30/228；该发明授权基于改进的yolov5网络与单目视觉的空中手写文本采集方法是由屈喜文;叶明红;黄俊设计研发完成，并于2023-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进的yolov5网络与单目视觉的空中手写文本采集方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能人机交互技术领域，具体涉及一种基于改进的yolov5网络与单目视觉的空中手写文本采集方法，方法包括：构建初始指尖数据集并进行预处理获取目标指尖数据集，基于高效金字塔分割注意力模块EPSA以及加权双向特征金字塔网络BiFPN对yolov5网络进行改进，获取改进的yolov5网络，将目标指尖数据集的训练集输入改进的yolov5网络获取指尖检测模型，基于单目摄像头获取空中手写文本的实时二维视频图像并输入指尖检测模型，基于坐标系虚拟滑动技术，形成空中手写文本，解决了现有技术中因3D传感器较大，价格昂贵，导致普适性不足、因对WIFI环境要求较为严格，导致局限性较大以及因指尖属于小目标，导致yolov5网络对指尖进行检测时存在检测准确率低、漏检率高的技术问题。

本发明授权基于改进的yolov5网络与单目视觉的空中手写文本采集方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进的yolov5网络与单目视觉的空中手写文本采集方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取若干包含手指指尖的指尖图片，基于若干指尖图片，构建初始指尖数据集； 对初始指尖数据集进行预处理，获取目标指尖数据集，并将目标指尖数据集按比例划分为训练集和测试集； 基于高效金字塔分割注意力模块EPSA以及加权双向特征金字塔网络BiFPN对yolov5网络进行改进，获取改进的yolov5网络，其中，改进点在于：将C3模块中的残差模块bottleneck替换为高效金字塔分割注意力模块EPSA，获取C3EPSA模块，将yolov5网络的骨干网络中与SPPF模块连接的C3模块替换为C3EPSA模块，将yolov5网络的颈部网络中深层输出层的C3模块替换为C3EPSA模块，以增强yolov5网络的特征提取能力，将yolov5网络的颈部网络中的Concat模块替换为加权双向特征金字塔网络BiFPN，以更好地融合骨干网络获得的不同层次的特征图； 将训练集输入至改进的yolov5网络进行训练并输出预测值，利用损失函数计算损失值，当损失值停止下降时，获取指尖检测模型； 基于单目摄像头对指尖移动的轨迹进行采集，获取空中手写文本的实时二维视频图像，将每一帧空中手写文本的实时二维视频图像依次输入指尖检测模型获取若干包含指尖的目标框； 基于若干包含指尖的目标框的信息以及坐标系虚拟滑动技术，获取每一帧空中手写文本的实时二维视频图像的指尖坐标组成的指尖坐标序列，连接指尖坐标序列中的每一指尖坐标，形成空中手写文本。

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