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龙图腾网恭喜西安电子科技大学申请的专利一种基于改进YOLOv7算法的红外车辆快速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：CN116189059B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202310218118.0，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于改进YOLOv7算法的红外车辆快速检测方法是由徐一铭;姬红兵;张文博;李林;臧博;龙璐岚设计研发完成，并于2023-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLOv7算法的红外车辆快速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YOLOv7算法的红外车辆快速检测方法，包括以下步骤；步骤1：采集交通道路上的车辆视频进行帧提取和图像预处理，得到红外车辆图像数据集；步骤2：构建一个新主干特征提取网络lite，替换YOLOv7算法中的主干特征提取网络；步骤3：将新的主干特征提取网络与原YOLOv7的预测网络连接，构成新的网络模型lite‑YOLOv7；步骤4：将得到的训练数据集送入到新的网络模型lite‑YOLOv7中，采用小批次随机梯度下降算法进行训练，得到训练好的红外车辆检测模型；步骤5：将红外热成像设备实时采集的交通道路上的红外车辆视频按帧送入到已经训练好的模型，得到车辆的实时位置信息和置信度。本发明在保证较高检测准确率的前提下，显著提高检测速度。

本发明授权一种基于改进YOLOv7算法的红外车辆快速检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv7算法的红外车辆快速检测方法，其特征在于，包括以下步骤；步骤1：采集交通道路上的车辆视频进行帧提取和图像预处理，得到红外车辆图像数据集；步骤2：对YOLOv7算法主干特征提取网络进行改进，即舍弃YOLOv7算法中的主干特征提取网络，构建一个包含18个普通卷积块和8个分组卷积块的新主干特征提取网络lite，替换YOLOv7算法中的主干特征提取网络；步骤3：将新的主干特征提取网络与原YOLOv7的预测网络连接，构成新的网络模型lite-YOLOv7；步骤4：将步骤1得到的训练数据集送入到新的网络模型lite-YOLOv7中，采用小批次随机梯度下降算法进行训练，得到训练好的红外车辆检测模型；步骤5：将红外热成像设备实时采集的交通道路上的红外车辆视频按帧送入到已经训练好的模型，得到车辆的实时位置信息和置信度。

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