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龙图腾网获悉淮阴工学院申请的专利一种基于DSLNet网络的车辆检测方法及装置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：CN116030245B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202310032957.3，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于DSLNet网络的车辆检测方法及装置是由高尚兵;张秦涛;刘宇;张莹莹;张海艳;王媛媛;胡序洋;李杰;李少凡;陈晓兵设计研发完成，并于2023-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于DSLNet网络的车辆检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于DSLNet网络的车辆检测方法及装置，对预先获取的交通车辆原始图像进行预处理，分为训练图像和测试图像；构建DSLNet车辆目标检测网络；包括主干网络模块、UDM加强特征提取模块以及YoloHead目标检测头模块；主干网络模块用于提取车辆的特征信息，UDM加强特征提取模块进一步加强特征的提取能力，YoloHead目标检测头模块用于检测目标对象；将事先分配好的训练图像输入到DSLNet车辆目标检测网络中进行训练；将测试图像输入到训练好的DSLNet车辆目标检测网络中，进行评估。本发明提出的DSLNet网络，结构简单，采用大卷积和小卷积组合的方式进行特征提取，并采用深度可分离卷积来降低参数量，能够实现道路图像中实时的车辆的准确识别，且识别准确率较高。

本发明授权一种基于DSLNet网络的车辆检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于DSLNet网络的车辆检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1对预先获取的交通车辆原始图像进行预处理，分为训练图像和测试图像； 2构建DSLNet车辆目标检测网络；所述DSLNet车辆目标检测网络包括主干网络模块、UDM加强特征提取模块以及YoloHead目标检测头模块；所述主干网络模块用于提取车辆的特征信息，UDM加强特征提取模块进一步加强特征的提取能力，YoloHead目标检测头模块用于检测目标对象；所述UDM加强特征提取模块，首先，将主干网络中的第二层DLC模块提取的特征信息大小为4A×4A，通道数为C的图像，经过卷积和下采样的方式加强特征提取，采用卷积核大小为1×1，步长为1的普通卷积，并改变通道数，通过下采样使图像大小由为原来的4A×4A变为A×A，缩小为原来的四分之一，得到大小为A×A，通道数为4C和大小为4A×4A，通道数为C的图像；其次，通过主干网络中的第三层DLC模块提取的大小为2A×2A通道数为2C的特征图像，经过卷积核大小为1×1的卷积进一步提取特征；然后将主干网络中的最后一层DLC模块提取的大小为A×A，通道数为4C的图像，使用1×1的卷积进一步提取特征和上采样，得到大小为4A×4A，通道数为C和大小为A×A，通道数为4C的图像；将提取到的4A×4A，通道数为C和A×A，通道数为4C各自组合，通过add和卷积来进行融合，将融后的特征又重新分配到其他的卷积层上，中间层信息再次汇总融合，其余特征层信息使用融合和卷积提取特征信息，最终分配到检测头中进行检测目标； 3将事先分配好的训练图像输入到DSLNet车辆目标检测网络中进行训练； 4将测试图像输入到训练好的DSLNet车辆目标检测网络中，进行评估DSLNet车辆目标检测网络的整体性能。

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