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龙图腾网恭喜华南理工大学申请的专利基于旋转目标检测的包裹位置实时检测方法、装置、设备和介质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：CN114821408B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202210384167.7，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于旋转目标检测的包裹位置实时检测方法、装置、设备和介质是由谢巍;李国城设计研发完成，并于2022-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于旋转目标检测的包裹位置实时检测方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于旋转目标检测的包裹位置实时检测方法、装置、计算机设备和存储介质，包括：根据获取的实时物流包裹图片得到数据集；根据数据集的特点，设计的旋转目标检测网络模型采用目标检测网络Yolov5作为基础架构，在特征融合Neck中，修改PANet结构为双向特征金字塔的特征融合网络Bi‑FPN，在Bi‑FPN中插入注意力机制，在检测层Head中调整检测头分支数以及增加角度分类输出和角度损失函数，根据增加的角度分类输出预测物流包裹的旋转矩形框；利用数据集对模型进行训练；将获取的视频流输入训练好的模型，根据输出包裹的实时状态信息，实现包裹单件分离。本发明提供的方法，不受包裹尺寸限制，检测精度高。

本发明授权基于旋转目标检测的包裹位置实时检测方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于旋转目标检测的包裹位置实时检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取实时的物流包裹图片，根据所述物流包裹图片，得到数据集；根据所述数据集的特点，设计旋转目标检测网络模型，包括：所述旋转目标检测网络模型采用目标检测网络Yolov5作为基础架构，在特征融合Neck中修改PANet结构为双向特征金字塔的特征融合网络Bi-FPN，将骨干网络提取的第3~5层特征作为特征融合网络Bi-FPN的输入，将特征融合网络Bi-FPN的输出用于一个检测头；在特征融合网络Bi-FPN中，在每处CSP模块与基础卷积CBL模块之间插入注意力机制CBAM；去掉检测层Head中负责预测较小尺寸的预测模块，根据实时的包裹在图片中的大小占比保留适应大小的预测模块，以及在检测层Head中增加角度分类输出和角度损失函数；根据所述角度分类输出预测物流包裹的旋转矩形框；利用所述数据集对旋转目标检测网络模型进行训练；将获取的视频流输入训练好的旋转目标检测网络模型，输出包裹的实时状态信息；根据所述包裹的实时状态信息，实现包裹单件分离。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华南理工大学，其通讯地址为：510640 广东省广州市天河区五山路381号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。