发明专利已授权

融合非临近跳连与多尺度残差结构的小目标车辆检测方法

📄 申请号：CN202310485268.8 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2023-04-28

公开号

CN116630904A

公开日

2023-08-22

申请人

淮阴工学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V20_54

IPC 分类号

G06V20_54 , G06V10_774 , G06V10_82 , G06V10_776 , G06V10_762 , G06V10_74 , G06V10_80 , G06N3_0464 ,

技术画像

所属领域

图像识别图像识别人工智能算法目标检测

应用场景

智能交通, 自动驾驶, 视频监控, 智慧城市, 车路协同

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摘要

本发明公开了一种融合非临近跳连与多尺度残差结构的小目标车辆检测方法，针对YOLOv5s算法在小目标车辆检测中出现的漏检、误检和目标轮廓特征模糊等问题。本发明创新性的提出了一种非临近跳连与多尺度残差结构的小目标车辆检测模型NHN‑YOLOv5s‑MREFE。通过设计4种不同尺度的检测层，专门用于微小车辆的检测。引入反卷积、并行策略丰富图像特征，并构建非临近跳连特征金字塔结构（NHN）强化非临近层次的信息交互。设计多尺度残差边缘轮廓特征提取策略（MREFE）减少复杂环境对检测精度的影响，同时引入K‑means++聚类算法加速模型收敛，共同提升YOLOv5s模型的检测性能。最后，通过设计消融实验并通过多场景的对比分析，验证了NHN‑YOLOv5s‑MREFE模型检测性能的优越。在有效减少漏检率和误检率的同时，能够精准快速的检测出形态多变、边缘模糊、尺寸微小的小目标车辆。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20260109

⏳ 专利实施许可合同备案的生效：

20241105

✅ 授权

20230908

?? 实质审查的生效：

20230822

📄 公开

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