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龙图腾网获悉深圳市万物云科技有限公司申请的专利基于深度学习的违规广告牌检测方法、装置、设备及介质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：CN115984699B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310013604.9，技术领域涉及：G06F16/335；该发明授权基于深度学习的违规广告牌检测方法、装置、设备及介质是由姚钊盈;袁戟;刘子伟;韦程琳设计研发完成，并于2023-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的违规广告牌检测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的违规广告牌检测方法、装置、设备及介质，其中，方法包括：构建样本集和测试集；将样本集中的样本图像输入到YOLOv7模型中进行检测，输出检测到的目标；对检测到的目标进行文字识别，将识别到的文本中的所有词语与预先创建的词库进行比较，检索得到所述词库中相似度最高的词语并作为关键词和对应的概率值；采用损失函数对模型训练过程进行优化；利用测试集中的样本图像对优化后的YOLOv7模型进行测试，并在测试完成后对待检测图像进行违规广告牌检测。本发明增强了特征表达能力，在训练时利用文字识别的关键词进行辅助，有利于区分违规广告和正规广告牌，提高了检测的准确率。

本发明授权基于深度学习的违规广告牌检测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的违规广告牌检测方法，其特征在于，包括： 获取检测视频并进行抽帧，对抽取出的图像帧进行标注，得到带有违规广告牌的样本图像和带有正规广告牌的样本图像，并构建样本集和测试集； 将样本集中的样本图像输入到YOLOv7模型中进行检测，输出检测到的目标；其中，所述YOLOv7模型中的颈部网络中的每一ELAN模块后面连接一注意力模块； 对检测到的目标进行文字识别，保存识别到的文本，将识别到的文本中的所有词语与预先创建的词库进行比较，检索得到所述词库中相似度最高的词语并作为关键词和对应的概率值； 采用损失函数对模型训练过程进行优化，其中，所述损失函数包括关联关键词的分类损失； 利用测试集中的样本图像对优化后的YOLOv7模型进行测试，并在测试完成后对待检测图像进行违规广告牌检测； 所述损失函数包括class分类损失、置信度损失和bbox边框回归损失； 所述class分类损失的计算公式如下： Loss＝{l1,···,lN}，ln＝-wn·[yn·logσxn+1-yn·log1-σxn] 其中， 其中，N为训练集batch，每个batch有n个目标，σxn为Sigmoid函数，xn为第n个目标的预测结果，yn为第n个目标的真实标签，l_max为某个检测目标所对应的最大的概率值，l_max表示识别文本与词库中某个词语的语义匹配程度，α为控制系数，真实标签分为三类：违规广告牌、正规广告牌和背景，其中的xn为1,3维度的概率值，分别代表3个类别的概率，wn为1,3维度，用于控制3类标签的权重。

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