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龙图腾网获悉以萨技术股份有限公司申请的专利一种基于改进yolov5的高精度目标检测方法及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：CN116452948B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202310389885.8，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于改进yolov5的高精度目标检测方法及系统是由邱志鹏;李凡平;石柱国设计研发完成，并于2023-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进yolov5的高精度目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开的一种基于改进yolov5的高精度目标检测方法及系统，包括：获取待检测的目标图像；根据待检测的目标图像和训练好的目标检测模型，获得目标检测结果，其中，目标检测模型包括主干网络模块、多尺度特征融合模块和预测模块，主干网络模块以目标图像为输入，输出不同层次的特征图；多尺度特征融合模块对不同层次的特征图进行特征融合，获得多尺度特征图；预测模块对多尺度特征图中的大尺度特征图进行小目标检测，获得小目标检测结果，对多尺度特征图中的小尺度特征图进行大目标检测，获得大目标检测结果。提高了对小目标物体的检测准确率和大目标物体的定位精度。

本发明授权一种基于改进yolov5的高精度目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进yolov5的高精度目标检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测的目标图像； 根据待检测的目标图像和训练好的目标检测模型，获得目标检测结果，其中，目标检测模型通过改进的yolov5网络构建获得，改进的yolov5网络包括主干网络模块、多尺度特征融合模块和预测模块，主干网络模块以目标图像为输入，输出不同层次的特征图；多尺度特征融合模块对不同层次的特征图进行特征融合，获得多尺度特征图；预测模块对多尺度特征图中的大尺度特征图进行小目标检测，获得小目标检测结果，对多尺度特征图中的小尺度特征图进行大目标检测，获得大目标检测结果； 所述预测模块包括大分辨率预测分支和小分辨率预测分支，大分辨率预测分支以大尺度特征图为输入，输出小目标检测结果；小分辨率预测分支以小尺度特征图为输入，输出大目标检测结果；大分辨率预测分支和小分辨率预测分支均采用卷积神经网络； 大分辨率预测分支中的卷积层为可变形卷积层；小分辨率预测分支包括两个串行的自注意力模块和卷积神经网络，小尺度特征图输入第一个自注意力模块中，第一个自注意力模块的输出输入第二个自注意力模块中，第二个自注意力模块的输出输入卷积神经网络中。

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