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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种基于树莓派和改进YOLOv5算法的水面漂浮物检测方法及装置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：CN115512245B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202211118669.1，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于树莓派和改进YOLOv5算法的水面漂浮物检测方法及装置是由刘树波;李顺;蔡朝晖;刘远;陈庚;涂国庆设计研发完成，并于2022-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于树莓派和改进YOLOv5算法的水面漂浮物检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于树莓派和改进YOLOv5算法的水面漂浮物检测方法及装置，其中的方法包括以下步骤：第一步，在原有的YOLOv5的基础上，集成了CBAM注意力机制和transformer模块，并对模型进行剪枝；第二步，在计算机上训练模型，当模型的损失不再降低，精度不再升高时，停止训练；第三步，在无人机上搭载的树莓派上部署训练完成的模型；第四步，使用无人机上搭载的摄像机拍摄水面照片，利用树莓派实时检测照片中的水面漂浮物。一方面，本发明使用改进的YOLOv5算法实时检测水面漂浮物，在保证检测速度的同时优化了检测精度和模型的资源占用，另一方面，本发明基于树莓派实现该检测算法，节省了使用显卡和边缘设备的成本，在无人机巡航领域具有实际意义和商业价值。

本发明授权一种基于树莓派和改进YOLOv5算法的水面漂浮物检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于树莓派和改进YOLOv5算法的水面漂浮物检测方法，其特征在于，包括： S1：基于原始YOLOv5算法构建改进的目标检测模型，作为水面漂浮物检测模型，其中，改进的目标检测模型在原始YOLOv5算法网络结构中骨干网络的最后一个CSP模块中集成transformer模块，得到基于transformer的CSP模块：TR_CSP模块，TR_CSP模块包三个CBS模块和一个transformer模块，且不包含Bottleneck模块；将其他CSP模块中Bottleneck模块的数量设置为1，在Bottleneck模块后增加CBAM注意力机制模块，得到C_CSP模块，C_CSP模块包括三个CBS模块、一个CBAM模块和一个不带残差Bottleneck模块，TR_CSP模块的处理过程包括： 将输入分为两个分支，一个分支依次经过CBS模块和transformer模块，另一个分支经过CBS模块，然后沿通道方向拼接这两个分支，最后再经过一个CBS模块输出结果，其中，CBS模块包括卷积块、归一化处理和激活函数，用于提取输入图像的特征，transformer模块使用自注意力机制来捕获全局的上下文信息； C_CSP模块的处理过程包括： 将输入分为两个分支，一个分支依次经过CBS模块、不带残差连接的Bottleneck模块和CBAM模块，另一个分支经过CBS模块；然后沿通道方向拼接这两个分支，最后再经过一个CBS模块输出结果，CBAM注意力机制由通道注意力机制和空间注意力机制组成，通过全局平均池化和全局最大池化实现，用于给图像中包含目标特征的区域或通道设置更高的权重，使得神经网络更加关注包含重要特征的区域和通道； S2：在计算机上训练水面漂浮物检测模型，当模型在验证集上的边框损失、目标损失和分类损失不再下降，且模型的精度曲线趋于平稳状态时，模型收敛，停止训练，并保存训练好的模型； S3：在无人机上搭载的树莓派上部署训练好的模型； S4：使用无人机上搭载的摄像机拍摄水面照片，利用树莓派实时检测水面照片中的水面漂浮物。

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