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龙图腾网获悉河南科技大学申请的专利一种智能小车轻量化障碍物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：CN115273036B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202210999182.2，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种智能小车轻量化障碍物目标检测方法是由郭志军;省东旭;郑帅杰;尹亚昆;向中华;张鹏;方正;李亦轩设计研发完成，并于2022-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能小车轻量化障碍物目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种智能小车轻量化障碍物目标检测方法，包括1采集道路上障碍物原始图像制作数据集；2基于改进的Yolov4构建轻量化网络模型；3搭建智能小车目标检测实验环境，并利用数据集对轻量化网络模型进行多次训练，获得多个网络模型训练权重；4获得最佳的网络模型训练权重，并移植到智能小车目标检测实验环境；5利用深度相机组件对智能小车外界信息进行获取，并利用最佳的网络模型训练权重对智能小车前方障碍物进行检测识别。本发明通过改进算法增强智能小车的识别效率，旨在解决智能小车由于车载芯片低算力的限制，影响检测障碍物的实时性和检测精度低等问题。

本发明授权一种智能小车轻量化障碍物目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种智能小车轻量化障碍物目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一，采集道路上障碍物的原始图像数据制作数据集； 步骤二，基于改进的Yolov4构建轻量化网络模型；对Yolov4改进的方法为：1将原Yolov4网络的主干更换为Ghostnet网络主干；2在输出到颈部网络中的三个有效特征层加入残差连接的ECA注意力机制；3在输出到头部中的13×13的特征层和PAnet特征融合网络中的第一个下采样堆叠后引入残差结构；4将颈部网络中的3×3标准卷积更换为Ghost模块和深度可分离卷积； 在Ghost模块中，设定每个基础特征对应的s个冗余特征，输出基础特征，然后对每个基础特征执行线性变换，生成对应的冗余特征，以减少网络的参数量和计算量；深度可分离卷积由3×3的逐通道卷积和1×1的逐点卷积构成； 步骤三，搭建智能小车目标检测实验环境，利用步骤一中制作的数据集对步骤二中构建的轻量化网络模型进行多次训练，获得多个网络模型训练权重； 步骤四，对步骤三中得到的多个网络模型训练权重在验证集数据中进行检测，根据检测结果，选择效果最佳的网络模型训练权重； 步骤五，将步骤四中效果最佳的网络模型训练权重，移植到步骤三搭建的智能小车目标检测实验环境中； 步骤六，利用深度相机组件对智能小车外界信息进行获取，获取的信息输入到网络的输入端，利用步骤四中效果最佳的网络模型训练权重对智能小车前方障碍物进行检测识别，并通过自带的可视化软件显示实时检测结果； 步骤七，当深度相机获取的外界信息没有所训练的障碍物时，则所述可视化软件中不显示检测结果；反之，重复步骤六，实时进行障碍物检测，并显示检测结果。

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