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一种基于改进YOLOv5的化工厂安全标志检测的方法

Name: 一种基于改进YOLOv5的化工厂安全标志检测的方法
Brand: 淮安大学
SKU: 2023106697475
Availability: InStock

📄 申请号：CN202310669747.5 📄 发布日：2026/10/28

著录项目信息

申请日

2023-06-07

公开号

CN116681942B

公开日

2026-02-10

申请人

淮安大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_764

IPC 分类号

G06V10_764 , G06V10_774 , G06V10_25 , G06V10_82 , G06V10_762 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

图像识别图像识别目标检测人工智能算法

应用场景

化工厂安全监测, 工业安全监控, 安全标志识别, 化工生产安全管理, 智能制造

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摘要

本发明公开了一种基于改进YOLOv5的化工厂安全标志检测的方法，包括以下步骤：前往化工厂实地拍摄化工厂安全标志的图片，为了使模型能在各种光线条件下都有比较好的检测性能，拍摄数据集选择了白天和光线比较阴暗的夜晚进行拍摄，数据集拍摄完后对数据集进行一些处理，来提高模型的泛化能力。对数据集进行标签的标注，每一种安全标志都标注上其对应的名称，然后再对数据集进行划分。本发明使用性能更好的K‑means++聚类算法计算出更适合该模型的目标框，使用轻量级上采样算子CARAFE代替原模型的最近邻插值算法来获得更大的感知域和更多的特征图的语义信息，损失函数采用Focal‑EIOU Loss代替原模型的CIOU Loss，加速了收敛，提高了回归的精度。实验结果表明，该方法在不同的场景下能够实现高效、准确的安全标志检测，与原YOLOv5模型相比，改进的YOLOv5模型的精确率、召回率、平均精度分别提高了3.5%，2.3%和3%，能够更加精确的识别安全标志，为事故现场提供方向指导。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN116681942B

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

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

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当前第 / 件

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：9 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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