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龙图腾网获悉无锡学院申请的专利一种基于改进YOLOv3的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：CN116310699B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202211106095.6，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于改进YOLOv3的目标检测方法是由孙佳琪;单慧琳;王兴涛;崔志强;钟思远;龙见洋;胡宇翔设计研发完成，并于2022-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLOv3的目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进YOLOv3的目标检测方法，包括步骤：S1，选择图像数据集；S2，使用灰度化、二值化、透视变换与边缘分割对图像进行预处理，并对图像进行缩放处理；S3，将预处理后的图像放入MobileNetV2Plus主干网络进行信息提取；S4，选择三个不同大小的特征图作为预测输入，进入特征融合层；并对三个不同大小的特征图进行上采样以及拼接，再进行卷积，分别输入给大、中、小三个不同先验框的输出层；S5，对特征融合层输入的三个不同通道数的特征图，再次进行卷积，得到分类后的特征图，生成三个不同维度大小的先验框。本发明只采用1*1卷积核，降低了计算维度，加快了识别的速度。

本发明授权一种基于改进YOLOv3的目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv3的目标检测方法，其特征在于，包括步骤如下： S1，选择图像数据集； S2，采用灰度化、二值化、透视变换与边缘分割对图像进行预处理，并对图像进行缩放处理； S3，将预处理后的图像放入MobileNetV2Plus主干网络进行信息提取； S4，选择三个不同大小的特征图作为预测输入，进入特征融合层；并对三个不同大小的特征图进行上采样以及拼接，再进行卷积，取输出通道为1024、512、256的三个特征图，分别输入给大、中、小三个不同先验框的输出层； S5，对特征融合层输入的三个不同通道数的特征图，再次进行卷积，得到分类后的特征图，生成三个不同维度大小的先验框； S6，利用损失函数对模型进行计算，更新参数； 步骤S3中，所述主干网络为MobileNetV2Plus网络中采用的DW模块全部由1*1大小的卷积核组成； 步骤S4中，采用7*7*320的特征图作为大先验框预测输入，14*14*192的特征图作为中先验框预测输入，28*28*64的特征图作为小先验框预测输入； 大先验框预测输入经过DW模块，输出到Head大先验框层，并且向下一级采样提交7*7*320特征图； 中先验框预测输入拼接上上一层输入的7*7*320特征图，经过DW模块并且拼接下采样后14*14*320的特征图；再经过DW模块，输出14*14*512特征图到head中先验框层，并且向下一级采样提交14*14*512特征图； 小先验框预测输入拼接上上一层输入的14*14*512特征图，经过DW并且下采样后28*28*512的特征图；经过DW模块，输出28*28*576特征图到head小先验框层； 步骤S5中，Head大先验框层进入DW模块以及conv层,进行132采样，输出为13*13*255特征图；Head大先验框层再进入DW模块以及conv层,进行116采样，输出为26*26*255特征图；Head大先验框层再进入DW模块以及conv层,进行18采样，输出为52*52*255特征图。

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