一种基于YOLOv5网络模型的图像优化方法及优化系统（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本申请公开了一种基于YOLOv5网络模型的图像优化方法及优化系统，属于机器视觉和深度学习技术领域，包括：接收来自采集设备所采集的第一图像集，该第一图像集包括至少三种类型的驾驶员表情图片；对第一图像集进行预处理，并将预处理后的图像制作为标准数据集，该标准数据集包括训练集、验证集和测试集；采用原始YOLOv5网络模型对标准数据集进行训练，在训练过程中调整训练参数以提高训练效果；分析网络结构，对原始YOLOv5网络模型的主干网络部分进行轻量化改进。在本申请的技术方案实施过程中，通过对模型进行轻量化设置，在减轻运行压力的同时保证模型性能损失较小，从而保持较高的识别准确率，适用于多种性能的硬件设备中。

《一种基于YOLOv5网络模型的图像优化方法及优化系统（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2023118626339，当前法律状态为已下证，由江苏理工学院提出申请，发明人为姚克明;王中洲;郭复澳;陈磊;王小兰，申请日期为2023-12-29，公开（公告）日期为2024-09-17，国际专利分类号（IPC）为 G06N 3/082 (2023.01)，高新资质：未报高企。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：本申请公开了一种基于YOLOv5网络模型的图像优化方法及优化系统，属于机器视觉和深度学习技术领域，包括：接收来自采集设备所采集的第一图像集，该第一图像集包括至少三种类型的驾驶员表情图片；对第一图像集进行预处理，并将预处理后的图像制作为标准数据集，该标准数据集包括训练集、验证集和测试集；采用原始YOLOv5网络模型对标准数据集进行训练，在训练过程中调整训练参数以提高训练效果；分析网络结构，对原始YOLOv5网络模型的主干网络部分进行轻量化改进。在本申请的技术方案实施过程中，通过对模型进行轻量化设置，在减轻运行压力的同时保证模型性能损失较小，从而保持较高的识别准确率，适用于多种性能的硬件设备中。

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