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龙图腾网恭喜广州大学申请的专利基于特征融合重构与轻量化设计的野生动物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：CN119229474B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202411359161.X，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于特征融合重构与轻量化设计的野生动物检测方法是由彭绍湖;黄靖波;彭凌西;黄伟彬;钟天葵设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征融合重构与轻量化设计的野生动物检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于特征融合重构与轻量化设计的野生动物检测方法，涉及图像检测技术领域。本发明与之前的图像检测方法相比，解决了传统YOLOv5网络使用的PANet无法有效提取图像重要特征信息；传统检测头不能充分利用不同层级的信息以及无法有效地提升特定区域的特征表示；模型计算量与性能之间的不平衡的问题；搭建一种新的YOLOv5模型的特征融合网络，提高网络的特征提取与特征融合的能力；在其头部引入基于多重注意力机制的动态检测头，优化动物目标的定位与分类；还对改进后的模型剪枝处理并使用知识蒸馏调整模型性能，保证性能不变的基础上实现改进后模型的轻量化。

本发明授权基于特征融合重构与轻量化设计的野生动物检测方法在权利要求书中公布了：1.基于特征融合重构与轻量化设计的野生动物检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：采集野生动物图像并进行预处理操作；S2：搭建YOLOv5网络，具体包括特征提取模块、特征融合模块和检测头；S3：搭建一种新的特征融合模块FeatureGuideFPN，以此替换原特征融合模块，并将原始检测头更换为尺度、空间、信道注意力三合一的动态检测头Dyhead；所述FeatureGuideFPN通过更换原始特征融合网络中的Concat模块为FGM模块得到；所述FGM模块包括特征融合单元、特征加权单元、加权特征单元和特征加和单元；所述特征融合单元将特征1和特征2两个不同的特征输入，通过连接操作融合在一起，形成一个新的特征表示；所述特征加权单元将融合后的特征经过一个平均池化层，将每个通道的特征进行全局平均；经过ReLU激活函数的全连接层；再通过Hard-sigmoid函数将特征向量中的值限制在一定范围内；所述加权特征单元将得到的权重向量用于对原始特征1和原始特征2进行逐通道加权；所述特征加和单元将加权后的特征进行逐元素加法操作，将原始特征与加权后的特征融合在一起；S4：使用模型剪枝方法对改进后的网络进行结构化剪枝，从而轻量化改进后的模型；S5：使用模型蒸馏方法对剪枝后的模型进行微调；S6：基于改进后的YOLOv5网络进行野生动物检测。

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