发明专利已授权

一种基于改进YOLOv9的夜晚交通场景显著目标检测方法

Name: 一种基于改进YOLOv9的夜晚交通场景显著目标检测方法
Brand: 电子科技大学
SKU: 2024119132237
Availability: InStock

📄 申请号：CN202411913223.7 📄 发布日：2026/04/10

著录项目信息

申请日

2024-12-24

公开号

CN119832528B

公开日

2025-10-31

申请人

电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V20_59

IPC 分类号

G06V20_59 , G06V10_80 , G06V10_82 , G06N3_045 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

目标检测目标检测图像识别深度学习算法

应用场景

智能交通, 交通监控, 自动驾驶, 夜间辅助驾驶, 道路安全

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摘要

本发明公开了一种基于改进YOLOv9的夜晚交通场景显著目标检测方法，利用有经验驾驶员的视觉注意力获取夜晚交通场景的夜晚显著目标数据集，再建立改进YOLOv9的夜晚显著目标检测模型并进行训练优化，改进方法包括：在原始算法的基础上融合EMA注意力机制构建自定义RepNCSPELAN4_EMA模块并替换Backbone中的第3、5、7、9层RepNCSPELAN4模块，增加一组融合低级特征的检测模块，训练完成后进行夜晚显著目标检测。本发明的方法首次提出融合视觉注意力的夜晚交通场景的显著目标检测，相对现有全目标夜晚检测模型不仅通过融合视觉注意力特征只关注与驾驶安全相关的重要目标，还通过融合低级特征的尺度预测，在多种夜间环境中，更准确有效地检测出对驾驶环境重要的目标。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN119832528B

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该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种融合时间信息的改进YOLOV3交通视频显著目标检测方法

当前第 / 件

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