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龙图腾网获悉中国人民解放军陆军工程大学申请的专利一种基于YOLOv5算法的迷彩伪装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：CN115953668B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202211479561.5，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权一种基于YOLOv5算法的迷彩伪装目标检测方法及系统是由曹铁勇;王烨奎;付炳阳;郑云飞;方正;赵斐;申海霞;王杨;陈雷设计研发完成，并于2022-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于YOLOv5算法的迷彩伪装目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于YOLOv5算法的迷彩伪装目标检测方法及系统，包括：采集包含迷彩伪装目标的实时战场图像数据，将实时战场图像数据输入至预先训练的迷彩伪装目标检测模型中获取对伪装目标的检测结果；所述迷彩伪装目标检测模型的训练过程包括:获取历史战争图像数据,构建训练数据集合；将提取网络、聚合网络和基于YOLOv5算法的检测模块构建迷彩伪装目标检测模型；利用训练数据集合训练迷彩伪装目标检测模型，重复训练过程直至迷彩伪装目标检测模型的检测准确率趋于稳定；本发明能够显著提升检测精度，缩减网络规模，并满足军事行动中实时、准确感知战场态势的要求。

本发明授权一种基于YOLOv5算法的迷彩伪装目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOv5算法的迷彩伪装目标检测方法，其特征在于，包括： 采集包含迷彩伪装目标的实时战场图像数据，将实时战场图像数据输入至预先训练的迷彩伪装目标检测模型中获取对伪装目标的检测结果； 所述迷彩伪装目标检测模型的训练过程包括: 获取历史战争图像数据,构建训练数据集合； 基于YOLOv5算法的骨干网络将C3模块替换为DC3模块获得提取网络，基于YOLOv5算法的头部网络、DC3模块和动态注意力机制模块构建聚合网络；将提取网络、聚合网络和基于YOLOv5算法的检测模块构建迷彩伪装目标检测模型； 利用训练数据集合训练迷彩伪装目标检测模型，重复训练过程直至迷彩伪装目标检测模型的检测准确率趋于稳定； 所述DC3模块包括第一支路、第二支路和拼接模块；所述DC3模块的输入特征分别输入至第一支路和第二支路；所述第一支路的输出特征和第二支路的输出特征经过拼接模块进行拼接后，输入至卷积模块获得DC3模块的输出特征； 所述第一支路包括依次叠加的卷积模块和N个S-Bottleneck模块；所述第二支路包括依次叠加的深度卷积层和逐点卷积层； 所述S-Bottleneck模块包括依次叠加的第一标准化单元、第二标准化单元、第三标准化单元和第四标准化单元；所述第一标准化单元内依次设有深度卷积层、标准化层和激活函数；所述第二标准化单元内依次设有逐点卷积层和标准化层；所述第三标准化单元内依次设有逐点卷积层、标准化层和激活函数；所述第四标准化单元内依次设有深度卷积层和标准化层；所述第四标准化单元的输出特征与S-Bottleneck模块的输入特征进行元素相加形成S-Bottleneck模块的输出特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军陆军工程大学，其通讯地址为：210007 江苏省南京市秦淮区后标营路88号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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