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龙图腾网获悉广东技术师范大学申请的专利一种面向边端设备的轻量化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：CN117036730B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202310830575.5，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种面向边端设备的轻量化目标检测方法及系统是由单纯;刘东平;刘炽辉;张梓一;曾健;黄业文设计研发完成，并于2023-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向边端设备的轻量化目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明计算机视觉技术领域，提出一种面向边端设备的轻量化目标检测方法及系统，其中包括以下步骤：构建基于yolov5网络的轻量化目标检测模型；所述轻量化目标检测模型包括PP‑LCNet主干网络、ECA注意力机制层和激活函数层；获取训练数据集并输入所述轻量化目标检测模型中进行训练；构建损失函数，通过最小化损失函数更新所述轻量化目标检测模型的参数，完成对所述轻量化目标检测模型的训练；将完成训练的所述轻量化目标检测模型移植于边端设备，将待检测图像输入完成训练的所述轻量化目标检测模型中得到目标检测结果。本发明具有轻量且精度较高的特点，可以有效应用到边端设备中，扩大边端设备的应用场景以及实用性。

本发明授权一种面向边端设备的轻量化目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向边端设备的轻量化目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建基于yolov5网络的轻量化目标检测模型；所述轻量化目标检测模型包括PP-LCNet主干网络、ECA注意力机制层和激活函数层； 获取训练数据集并输入所述轻量化目标检测模型中进行训练； 构建损失函数，通过最小化损失函数更新所述轻量化目标检测模型的参数，完成对所述轻量化目标检测模型的训练； 将完成训练的所述轻量化目标检测模型移植于边端设备，将待检测图像输入完成训练的所述轻量化目标检测模型中得到目标检测结果； 其中，所述PP-LCNet主干网络中包括至少5层堆叠的深度可分离卷积层；其中，第2层深度可分离卷积层的输出端连接有第一CBH模块，第3层深度可分离卷积层连接有第二CBH模块； 最后一层所述深度可分离卷积层的输出端与所述ECA注意力机制层的输入端连接，所述ECA注意力机制层的输出端连接有CSP2_1模块；所述CSP2_1模块的输出端连接有第三CBH模块； 所述第一CBH模块、第二CBH模块、第三CBH模块和CSP2_1模块的末端连接有所述激活函数层； 所述第一CBH模块、第二CBH模块和第三CBH模块之间相互拼接并分别经过卷积结构后，分别输出第一特征、第二特征和第三特征，用于通过分类器生成目标检测结果； 所述第一CBH模块、第二CBH模块和第三CBH模块中，包括依次连接的卷积层、BN层和所述激活函数层；所述CSP2_1模块中，其输入经过依次连接的2个CBH模块和卷积层后，与其经过单一卷积层的输出进行拼接，再依次经过BN层和所述激活函数层。

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