买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜青岛理工大学申请的专利一种基于改进RetinaNet的RV减速器针齿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：CN115115586B 。

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：202210667778.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于改进RetinaNet的RV减速器针齿检测方法是由陈成军;宋怡仁;代成刚;官源林;李东年;张庆海设计研发完成，并于2022-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进RetinaNet的RV减速器针齿检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进RetinaNet的RV减速器针齿检测方法，包括卷积注意力模型、CIoU和锚框选择算法，步骤如下：S1：从针齿目标检测数据集中提取图像，输入到改进RetinaNet目标检测网络模型中；S2：特征提取网络对图像中的针齿特征进行提取，得到多个不同尺度的特征图；S3：特征融合网络将不同尺度的特征图进行融合，提升特征的层次性和丰富性，并输出检测头；S4：利用检测头分别进行目标框位置回归任务和针齿分类任务；S5：利用针齿目标检测数据集中的图像不断迭代执行步骤S2至S4，直至达到设定的训练次数；S6：保存最优模型。本发明对于目标检测网络模型RetinaNet作出了针对性改进，使其在针齿检测的性能上得到了提升，保障了RV减速器产品质量水平。

本发明授权一种基于改进RetinaNet的RV减速器针齿检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进RetinaNet的RV减速器针齿检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：从针齿目标检测数据集中提取所需的图像，输入到改进RetinaNet目标检测网络模型中；S2：所述改进RetinaNet目标检测网络模型的特征提取网络对所述图像中的针齿特征进行提取，得到多个不同尺度的特征图，其中，所述特征提取网络引入卷积注意力模型，并与ResNet50结合；S3：所述改进RetinaNet目标检测网络模型的特征融合网络将所述不同尺度的特征图进行融合，用于提升特征的层次性和丰富性，并输出检测头；S4：利用所述检测头分别进行目标框位置回归和针齿分类的任务；S5：利用针齿目标检测数据集中的图像不断迭代执行所述步骤S2至S4，直至达到设定的训练次数，得到多个模型；S6：所述模型经CIoU算法和锚框选择算法比对，保存最优模型，所述锚框选择算法为：整齐排列的框为预测框，呈圆弧状排列的框为真实框，预测框与真实框的重合程度越高，则认为预测框为正样本，反之则为负样本。

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青岛理工大学，其通讯地址为：266000 山东省青岛市青岛经济技术开发区嘉陵江路777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”。