diff --git a/libapi/svp_npu/yolov5.cpp b/libapi/svp_npu/yolov5.cpp
index 7a85a42..25f747c 100755
--- a/libapi/svp_npu/yolov5.cpp
+++ b/libapi/svp_npu/yolov5.cpp
@@ -930,7 +930,9 @@ int ncnn_result(const float *src, unsigned int len) {
     ncnn::Mat out;
     out.create(85, 80, 80, 3);
     // ex.extract("output", out);
-    memcpy(out.data, src, len * sizeof(float));
+    // memcpy(out.data, src, len * sizeof(float));
+    // 替换memcpy内存复制操作，直接使用原数据
+    out.data = const_cast<void*>(static_cast<const void*>(src));
 
     // out = out.reshape( 85);
     printf("w = %d,h=%d,d=%d,c=%d\n", out.w, out.h, out.d, out.c);
@@ -949,6 +951,8 @@ int ncnn_result(const float *src, unsigned int len) {
 
     proposals.insert(proposals.end(), objects8.begin(), objects8.end());
 
+    // 去除对原数据的引用，避免原数据数据被释放。（出代码块之后，ncnn::Mat析构会自动释放内存，原数据会被释放，导致内存访问异常）
+    out.data = nullptr;
     return 0;
   }
 
@@ -960,7 +964,10 @@ int ncnn_result(const float *src, unsigned int len) {
     //  out.create(85, 480, 1, 3);
 
     // ex.extract("353", out);
-    memcpy(out.data, src, len * sizeof(float));
+    // memcpy(out.data, src, len * sizeof(float));
+    // 替换memcpy内存复制操作，直接使用原数据
+    out.data = const_cast<void*>(static_cast<const void*>(src));
+
     ncnn::Mat anchors(6);
     anchors[0] = 30.f;
     anchors[1] = 61.f;
@@ -973,6 +980,10 @@ int ncnn_result(const float *src, unsigned int len) {
     generate_proposals(anchors, 16, in_pad, out, prob_threshold, objects16);
     printf("objects16.size():%d\n", (int)objects16.size());
     proposals.insert(proposals.end(), objects16.begin(), objects16.end());
+
+    // 去除对原数据的引用，避免原数据数据被释放。（出代码块之后，ncnn::Mat析构会自动释放内存，原数据会被释放，导致内存访问异常）
+    out.data = nullptr;
+
     return 0;
   }
 
@@ -981,7 +992,9 @@ int ncnn_result(const float *src, unsigned int len) {
     printf("----------------3 * 20 * 20 * 85--------------------\n");
     ncnn::Mat out;
     out.create(85, 20, 20, 3);
-    memcpy(out.data, src, len * sizeof(float));
+    // memcpy(out.data, src, len * sizeof(float));
+    // 替换memcpy内存复制操作，直接使用原数据
+    out.data = const_cast<void*>(static_cast<const void*>(src));
 
     ncnn::Mat anchors(6);
     anchors[0] = 116.f;
@@ -995,6 +1008,9 @@ int ncnn_result(const float *src, unsigned int len) {
     generate_proposals(anchors, 32, in_pad, out, prob_threshold, objects32);
     printf("objects32.size():%d\n", (int)objects32.size());
     proposals.insert(proposals.end(), objects32.begin(), objects32.end());
+
+    // 去除对原数据的引用，避免原数据数据被释放。（出代码块之后，ncnn::Mat析构会自动释放内存，原数据会被释放，导致内存访问异常）
+    out.data = nullptr;
   }
   // sort all proposals by score from highest to lowest
   qsort_descent_inplace(proposals);