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龙图腾网获悉北京印刷学院申请的专利基于轻量化对抗增强的强噪环境下物流违规操作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：CN116188842B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202211707595.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于轻量化对抗增强的强噪环境下物流违规操作检测方法是由张媛;朱磊;秦法波设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于轻量化对抗增强的强噪环境下物流违规操作检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于轻量化对抗增强的强噪环境下物流违规操作检测方法。该方法以YOLOv5为基础框架，提出轻量化的GhostC3模块，运用对抗学习的思想提出轻量对抗模块LAconv模块，将原有结构中的C3模块修改为轻量化的GhostC3模块、Conv模块修改为LAconv模块，并将定位损失修改为CIOU损失。最终通过实验验证，本发明方法针对复杂强噪背景下物流违规操作具有优异的检测效果，该方法相较YOLOv5检测平均精度均值提高1.69%，模型参数量降低45.14%，检测速度提高2.46%。本发明提出的方法具有参数量低、检测速度快和精度高的特点，针对复杂强噪背景下物流违规操作的检测具有一定的先进性和实用性，充分满足物流违规操作检测需求。

本发明授权基于轻量化对抗增强的强噪环境下物流违规操作检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量化对抗增强的强噪环境下物流违规操作检测方法，其特征在于， 该方法包括如下步骤： 1采集足踢、抛扔和踩踏三类快递异常操作行为图片，将上述异常操作行为图片作为输入特征图X∈RCin×H×W，Cin为通道数，H为高，W为宽;将输入特征图通过函数f'conv经过缩放因子s降低通道数去除冗余通道得到输出特征图Y'： 其中，x为输入，A为权重矩阵，B为偏置矩阵； 再通过线性运算得到全新特征图 其中yi是Y'中第i个特征图，函数是指第j个线性运算，Yij是输出特征集合的元素，Cout为矩阵维度的个数； 2给定输入特征图X∈RCin×H×W,通过全局平均池化压缩特征矩阵的高H和宽W，输出为通道维度的矢量u=[u1,u2,u3,…uCin],FC1和FC2为线性变换函数，全连接层和激活函数的计算公式为 其中，σ1是ReLU激活函数，σ2是Sigmoid激活函数，计算方式为 将Backbone和Neck中的Conv模块修改为LAconv模块，将Ghostconv模块中的线性变换作为生成器G，将通道注意力模块作为鉴别器D，轻量化对抗模块中运用生成器G的线性变换生成类似于真实特征图的虚假特征图与降低通道的真实特征图拼接，输入至通道注意力模块作为鉴别器来鉴别生成数据的真伪，二者形成对抗关系； 3考虑横纵比和预测框和真实框的关系，设置损失函数 其中，IOU为交并比损失函数，gt为最小化真实框和预测框中心点的欧式距离，gt、hgt分别代表目标框的宽和高，w、h分别代表目标框的宽和高； 4根据步骤3，图片每张输入到网络得到预测标签，并和真实标签对比得到训练损失，损失回传对网络中可优化的参数进行优化，重复上述步骤直至设定的训练轮数结束，最后预测完成，图像传入网络，不进行损失回传。

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