一种跨层融合改进的YOLOv4道路目标识别算法（智能交通）

本发明提出了一种跨层融合改进的YOLOv4道路目标识别算法，所用数据集是KITTI道路目标数据集，为了使模型能够更加轻量化的同时还能保持检测精度，本发明方法以YOLOv4为基础网络，借鉴DenseNet的思想，设计了Dense‑SPP跨层空间池化模块和Dense‑特征融合模块，并且对原始模型进行参数剪枝以及削减，设计了轻量化的Dense‑YOLOv4‑Small网络模型，将骨架网络CSPDarknet‑53中CSP模块进行削减，将原本CSP模块中ResUnit的数量统一设置为1个，对网络进行剪枝消除网络的冗余计算，将KITTI道路目标数据集中的“Misc”和“Dontcare”剔除得到KITTI‑7classes道路目标数据集，在该数据集上对YOLOv4、Dense‑YOLOv4、Dense‑YOLOv4‑Small三个模型进行训练，并对比三种模型的检测速度和检测性能；检测结果表明Dense‑YOLOv4‑Small的检测速度大幅度提升，检测精度几乎不变。

《一种跨层融合改进的YOLOv4道路目标识别算法（智能交通）》是一发明专利，专利号为 2022100065744，当前法律状态为已下证，由西安电子科技大学;陕西理工大学提出申请，发明人为王兰美;王翔宇;王桂宝;廖桂生;王新宽;孙长征，申请日期为2022-01-05，公开（公告）日期为2025-05-23，国际专利分类号（IPC）为 G06V20/54(2022.01)I;G06V20/56(2022.01)I;G06V40/10(2022.01)I;G06V10/44(2022.01)I;G06V10/764(2022.01)I;G06V10/82(2022.01)I;G06N3/0464(2023.01)I;G06N3/047(2023.01)I;G06N3/08(2023.01)I;G06N3/048(2023.01)N，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：智能交通、目标检测、YOLOv3、YOLOv4、深度学习、计算机视觉、算法优化、DOA估计、MIMO雷达、目标识别、神经网络、图像识别、自动驾驶、实时检测、边缘计算、跨层融合、EIoU、激活函数改进、阵列信号处理、雷达探测。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明提出了一种跨层融合改进的YOLOv4道路目标识别算法，所用数据集是KITTI道路目标数据集，为了使模型能够更加轻量化的同时还能保持检测精度，本发明方法以YOLOv4为基础网络，借鉴DenseNet的思想，设计了Dense‑SPP跨层空间池化模块和Dense‑特征融合模块，并且对原始模型进行参数剪枝以及削减，设计了轻量化的Dense‑YOLOv4‑Small网络模型，将骨架网络CSPDarknet‑53中CSP模块进行削减，将原本CSP模块中ResUnit的数量统一设置为1个，对网络进行剪枝消除网络的冗余计算，将KITTI道路目标数据集中的“Misc”和“Dontcare”剔除得到KITTI‑7classes道路目标数据集，在该数据集上对YOLOv4、Dense‑YOLOv4、Dense‑YOLOv4‑Small三个模型进行训练，并对比三种模型的检测速度和检测性能；检测结果表明Dense‑YOLOv4‑Small的检测速度大幅度提升，检测精度几乎不变。

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