山东省人工智能研究院;齐鲁工业大学(山东省科学院)高天雷获国家专利权
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龙图腾网获悉山东省人工智能研究院;齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利一种面向改进Yolov10的目标检测融合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：CN119723272B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510198951.2，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种面向改进Yolov10的目标检测融合方法是由高天雷;魏诺;谢小云;胡春雨;徐鹏摇;桑永澎设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种面向改进Yolov10的目标检测融合方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉、目标检测技术领域，具体涉及一种面向改进Yolov10的目标检测融合方法，具体如下：选择数据构建数据集，然后对数据集中数据进行预处理，得到预处理后的数据集；对预处理后的数据集进行增强，基于轻量级Yolov10n网络构建目标识别网络模型，对Yolov10n网络进行改进，改进后的Yolov10n网络包括输入端、主干网络、颈部网络和输出端，其中颈部网络引入了四个上下文融合CFM模块，CFM模块包括通道调整卷积模块、特征拼接模块、注意力模块、权重化特征重组模块和输出特征生成模块；将预处理后的数据集中图像数据输入至改进后的构建目标识别网络模型中，得到最终检测结果。本发明能够更好地处理不同尺度、多样化的目标，从而提升模型对复杂背景的鲁棒。
本发明授权一种面向改进Yolov10的目标检测融合方法在权利要求书中公布了：1.一种面向改进Yolov10的目标检测融合方法，其特征是，包括以下步骤： S1、选择公开的智能制造车间中的DeepPCB数据集中的数据构建数据集，然后对数据集中数据进行预处理，得到预处理后的数据集； S2、对预处理后的数据集进行增强，基于轻量级Yolov10n网络构建目标识别网络模型，对Yolov10n网络进行改进，改进后的Yolov10n网络包括输入端、主干网络、颈部网络和输出端，其中颈部网络引入了四个上下文融合CFM模块，CFM模块包括一个通道调整卷积模块、一个特征拼接Concat模块、一个注意力模块CBAM、一个权重化特征重组模块和一个输出特征生成模块； S3、将预处理后的数据集中图像数据输入至改进后的构建目标识别网络模型中，得到最终检测结果。
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山东省人工智能研究院;齐鲁工业大学(山东省科学院)，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区科院路19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”。
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