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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利一种基于轻量级主干网络GhostoneNet和特征融合网络EfficientRepGFPN-EEP的小目标检测装置及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：CN120852939B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511349288.8，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于轻量级主干网络GhostoneNet和特征融合网络EfficientRepGFPN-EEP的小目标检测装置及方法是由苏鹭梅;温暾;吕杰;李天友;陈皓颉;陈丽华;舒日贲设计研发完成，并于2025-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于轻量级主干网络GhostoneNet和特征融合网络EfficientRepGFPN-EEP的小目标检测装置及方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于轻量级主干网络GhostoneNet和特征融合网络EfficientRepGFPN‑EEP的小目标检测装置及方法，以YOLOv8为基准模型，包括主干网络侧、特征融合网络侧以及检测输出侧；在主干网络侧，引入基于深度可分离卷积结构的Mobileone模块；在特征融合网络侧，进行通道缩减及规模调整，使其匹配GhostoneNet；在检测输出侧，引入OTA分配策略取代原始模型中的静态标签分配策略。本技术方案能够在低算力嵌入式平台上实现高精度、低延迟的缺陷识别，有效提升生产效率和产品良率。

本发明授权一种基于轻量级主干网络GhostoneNet和特征融合网络EfficientRepGFPN-EEP的小目标检测装置及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量级主干网络GhostoneNet和特征融合网络EfficientRepGFPN-EEP的小目标检测装置，其特征在于，以YOLOv8为基准模型，包括主干网络侧、特征融合网络侧以及检测输出侧；在主干网络侧，引入基于深度可分离卷积结构Mobileone模块，该基于深度可分离卷积结构Mobileone模块由包含3×3深度卷积的3×3轻量化神经网络模块MobileoneBlock卷积模块与包含1×1逐点卷积的1×1轻量化神经网络模块Mobileoneblock卷积模块构成；主干网络侧引入轻量化网络GhostNetV2中的瓶颈层Bottleneck结构改进原有的特征提取模块C2fBlock，并结合结构重参数化形成跨阶段幽灵融合模块C2f-ghostoneBlock，接着通过堆叠跨阶段幽灵融合模块C2f-ghostoneBlock与基于深度可分离卷积结构Mobileone模块构建轻量级主干网络GhostoneNet；在特征融合网络侧，进行通道缩减及规模调整，使其匹配轻量级主干网络GhostoneNet；在检测输出侧，引入基于最优运输理论的分配策略OTA分配策略取代原始模型中的静态标签分配策略。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人厦门理工学院，其通讯地址为：361021 福建省厦门市集美区后溪镇理工路600号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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