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龍圖騰網恭喜西安電子科技大學申請的專利一種基于改進YOLOv7算法的紅外車輛快速檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116189059B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310218118.0，技術領域涉及：G06V20/40；該發明授權一種基于改進YOLOv7算法的紅外車輛快速檢測方法是由徐一銘;姬紅兵;張文博;李林;臧博;龍璐嵐設計研發完成，并于2023-03-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于改進YOLOv7算法的紅外車輛快速檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于改進YOLOv7算法的紅外車輛快速檢測方法，包括以下步驟；步驟1：采集交通道路上的車輛視頻進行幀提取和圖像預處理，得到紅外車輛圖像數據集；步驟2：構建一個新主干特征提取網絡lite，替換YOLOv7算法中的主干特征提取網絡；步驟3：將新的主干特征提取網絡與原YOLOv7的預測網絡連接，構成新的網絡模型lite?YOLOv7；步驟4：將得到的訓練數據集送入到新的網絡模型lite?YOLOv7中，采用小批次隨機梯度下降算法進行訓練，得到訓練好的紅外車輛檢測模型；步驟5：將紅外熱成像設備實時采集的交通道路上的紅外車輛視頻按幀送入到已經訓練好的模型，得到車輛的實時位置信息和置信度。本發明在保證較高檢測準確率的前提下，顯著提高檢測速度。

本發明授權一種基于改進YOLOv7算法的紅外車輛快速檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于改進YOLOv7算法的紅外車輛快速檢測方法，其特征在于，包括以下步驟；步驟1：采集交通道路上的車輛視頻進行幀提取和圖像預處理，得到紅外車輛圖像數據集；步驟2：對YOLOv7算法主干特征提取網絡進行改進，即舍棄YOLOv7算法中的主干特征提取網絡，構建一個包含18個普通卷積塊和8個分組卷積塊的新主干特征提取網絡lite，替換YOLOv7算法中的主干特征提取網絡；步驟3：將新的主干特征提取網絡與原YOLOv7的預測網絡連接，構成新的網絡模型lite-YOLOv7；步驟4：將步驟1得到的訓練數據集送入到新的網絡模型lite-YOLOv7中，采用小批次隨機梯度下降算法進行訓練，得到訓練好的紅外車輛檢測模型；步驟5：將紅外熱成像設備實時采集的交通道路上的紅外車輛視頻按幀送入到已經訓練好的模型，得到車輛的實時位置信息和置信度。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西安電子科技大學，其通訊地址為：710071 陜西省西安市雁塔區太白南路2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。