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龙图腾网获悉广西科技大学申请的专利基于改进YOLOv5s的红外弱小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：CN116797906B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310632552.3，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于改进YOLOv5s的红外弱小目标检测方法是由樊香所;丁文涛;肖大川;陈琳;陈笑康;覃文琳设计研发完成，并于2023-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进YOLOv5s的红外弱小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明旨在提供一种基于改进YOLOv5s的红外弱小目标检测方法，包括以下步骤：A、构建深度神经网络结构，深度神经网络结构具体如下：Backbone网络、Neck网络、YOLO检测头；B、对深度神经网络进行训练，得到训练好的深度神经网络；C、基于训练好的深度神经网络，红外图像输入Backbone网络中，依次经过该网络中的各个模块处理，其中，CSP1_2模块、CSP1_3模块、SPPF模块的处理结果分别输入Neck网络中；D、Neck网络处理得到三个大小不同的特征图，将其输入YOLO检测头中，经YOLO检测头预测处理后得到最终结果。本发明方法能够有效提升对红外弱小目标的识别准确性和识别速度。

本发明授权基于改进YOLOv5s的红外弱小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv5s的红外弱小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： A、构建深度神经网络结构，深度神经网络结构具体如下： Backbone网络、Neck网络、YOLO检测头； 其中，Backbone网络包括依次连接的CBS模块、CBS模块、CSP1_1模块、CBS模块、CSP1_2模块、CBS模块、CSP1_3模块、CBS模块、CSP_BT模块、SPPF模块； B、对深度神经网络进行训练，得到训练好的深度神经网络； C、基于训练好的深度神经网络，红外图像输入Backbone网络中，依次经过该网络中的各个模块处理，其中，CSP1_2模块、CSP1_3模块、SPPF模块的处理结果分别输入Neck网络中进行处理； D、Neck网络处理得到三个大小不同的特征图，将其输入YOLO检测头中，经YOLO检测头预测处理后得到最终结果； 所述的步骤C中，neck网络的处理过程如下： Backbone网络中的SPPF模块的处理结果经过CoordConv卷积处理后，上采样与Backbone网络中的CSP1_3模块处理结果尺寸一致后，与Backbone网络中的CSP1_3模块处理结果共同经过Concat在通道维度拼接；然后依次经过CSP2_1模块、CoordConv卷积处理，得到处理结果a，处理结果a经上采样与Backbone网络中的CSP1_2模块处理结果尺寸一致后，与Backbone网络中的CSP1_2模块处理结果共同经过Concat在通道维度拼接，然后经过CSP2_1模块处理，得到处理结果b，处理结果b分为两路，一路经CoordConv卷积后输入yolo检测头模块，另一路经CBS模块处理后，与处理结果a共同经Concat在通道维度拼接，然后经过CSP2_1模块处理，得到处理结果c，处理结果c分为两路，一路经CoordConv卷积后输入yolo检测头模块，另一路经CBS模块处理后与SPPF模块的处理结果经过CoordConv卷积处理的结果通过经Concat在通道维度拼接，然后经过CSP2_1模块处理得到处理结果d，处理结果d经CoordConv卷积处理后输入yolo检测头模块。

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