哈尔滨工程大学周文涛获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种基于YOLO框架的机场场面监控图像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：CN116630876B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202310392103.6，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于YOLO框架的机场场面监控图像目标检测方法是由周文涛;蔡成涛;郑丽颖;李晨铭;曹一乾设计研发完成，并于2023-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于YOLO框架的机场场面监控图像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YOLO框架的机场场面监控图像目标检测方法，包括以下步骤：采集机场场面监视图像，基于所述机场场面监视图像，构建符合机场场面监视图像特征的数据集，对所述数据集进行标注，获得标注数据集，并将所述标注数据集随机划分为训练集和测试集；构建AS‑YOLO机场场面监控图像目标检测模型；利用所述训练集对所述AS‑YOLO机场场面监控图像目标检测模型进行训练；利用训练好的AS‑YOLO机场场面监控图像目标检测模型对所述测试集进行目标检测，并通过目标检测评价指标验证。本发明解决针对机场场面监视图像特征研究，缺少数据的问题；解决针对机场场面监视图像行人和汽车目标过小，检测不准的问题。
本发明授权一种基于YOLO框架的机场场面监控图像目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLO框架的机场场面监控图像目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集机场场面监视图像，基于所述机场场面监视图像，构建符合机场场面监视图像特征的数据集，对所述数据集进行标注，获得标注数据集，并将所述标注数据集随机划分为训练集和测试集； 构建AS-YOLO机场场面监控图像目标检测模型； 利用所述训练集对所述AS-YOLO机场场面监控图像目标检测模型进行训练； 利用训练好的AS-YOLO机场场面监控图像目标检测模型对所述测试集进行目标检测，并通过目标检测评价指标验证； 所述AS-YOLO机场场面监控图像目标检测模型的构建方法为： 利用设计的CFEAM结构、CBF结构和MP1结构构建主干网络； 结合FPN结构和PAN结构基础上，增加设计的F-SPPF结构和FEAM结构构建颈部网络； 利用CBF结构构建4个头部网络。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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