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龙图腾网获悉东莞理工学院;典瑞智能(东莞)科技有限公司申请的专利一种轻量级嵌入式目标检测方法和系统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：CN115937748B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202211619942.9，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种轻量级嵌入式目标检测方法和系统是由李广明;申京傲;郭文龙;欧阳裕荣;李修成;胡泽强设计研发完成，并于2022-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轻量级嵌入式目标检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种轻量级嵌入式目标检测方法和系统，方法包括以下步骤：S1：以秒为单位获取若干时长的待检测视频，分别将各秒待检测视频按帧分割为多张图像，对应得到若干个图像集；S2：根据要输出的视频帧数n按等长的时间间隔选取n张图像作为待检测图像；S3：利用轻量级目标检测模型对待检测图像进行推理预测，在每相邻的三张待检测图像中分别选取预测置信度最高的预测结果，并将选取的预测结果进行组合，根据组合的结果分别在相应的三张待检测图像中进行框选；S4：将框选好的待检测图像重新合成为视频并输出，完成目标检测。本发明提供一种轻量级嵌入式目标检测方法和系统，解决了目前的目标检测算法不适用于嵌入式平台的问题。

本发明授权一种轻量级嵌入式目标检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种轻量级嵌入式目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：以秒为单位获取若干时长的待检测视频，分别将各秒待检测视频按帧分割为多张图像，对应得到若干个图像集； S2：在每个图像集中，根据要输出的视频帧数n按等长的时间间隔选取n张图像作为待检测图像； S3：利用轻量级目标检测模型对待检测图像进行推理预测，在每相邻的三张待检测图像中分别选取预测置信度最高的预测结果，并将选取的预测结果进行组合，根据组合的结果分别在相应的三张待检测图像中进行框选； S4：将框选好的待检测图像重新合成为视频并输出，完成目标检测； 所述轻量级目标检测模型包括输入层、第一卷积层、第二卷积层、第三卷积层、第四卷积层、第五卷积层、第六卷积层、第七卷积层、第八卷积层、第九卷积层、第十卷积层、第十一卷积层、第十二卷积层、第十三卷积层、第一最大池化层、第二最大池化层、第三最大池化层、第四最大池化层、第五最大池化层、第六最大池化层、平均池化层、上采样层、concat层、第一YOLO层、第二YOLO层和输出层；其中， 所述输入层、第一卷积层、第一最大池化层、第二卷积层、第二最大池化层、第三卷积层、第三最大池化层、第四卷积层、第四最大池化层、第五卷积层、第五最大池化层、第六卷积层、第六最大池化层、第七卷积层、第八卷积层、第九卷积层、第十卷积层和第一YOLO层依次连接；所述第三卷积层的一分支输出端连接平均池化层的输入端；所述第八卷积层的一分支输出端连接第十一卷积层的输入端，第十一卷积层的输出端连接上采样层的输入端；所述上采样层的输出端、平均池化层的输出端和第五卷积层的一分支输出端分别连接concat层的输入端；所述concat层、第十二卷积层、第十三卷积层和第二YOLO层依次连接；所述第一YOLO层的输出端和第二YOLO层的输出端分别连接输出层的输入端； 第一卷积层、第二卷积层、第三卷积层、第四卷积层、第五卷积层、第六卷积层、第七卷积层、第九卷积层和第十二卷积层的卷积核大小均为3×3；第八卷积层、第十卷积层、第十一卷积层和第十三卷积层的卷积核大小均为1×1；第一最大池化层、第二最大池化层、第三最大池化层、第四最大池化层、第五最大池化层和第六最大池化层的池化窗口形状均为2×2； 第一卷积层、第二卷积层、第三卷积层、第四卷积层、第五卷积层、第六卷积层、第七卷积层的、第八卷积层、第九卷积层和第十卷积层的卷积核个数分别为16、32、64、128、256、512、1024、256、512、255。

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