发明专利 已授权

基于深度学习的夜间交通标志图像检测模型建立方法

📄 申请号:CN202211342707.1 📄 发布日:2026/07/23

著录项目信息

申请日
2022-10-31
公开号
CN115578615A
公开日
2023-01-06
申请人
成都信息工程大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

智能交通, 自动驾驶, 驾驶辅助, 交通安全监测, 智慧城市

摘要

本发明公开了基于深度学习的夜间交通标志图像检测模型建立方法,采集包含夜间交通标志的图像作为训练集;聚类先验框;在YOLOv3特征提取网络中引入注意力机制,得到改进的YOLOv3网络;所述注意力机制通过浅层特征图实现空间注意力,通过深层特征图实现通道注意力;确定边框损失函数;将所述训练集输入改进的YOLOv3网络进行训练,得到夜间交通标志图像检测模型。本发明提供基于深度学习的夜间交通标志图像检测模型建立方法,以解决现有技术中的图像检测模型在夜间交通标志识别中面临的定位不准、特征提取困难、识别失败率较高等问题,实现改善对夜间交通标志的识别效果、提高识别精确率的目的。

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是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN115578615A

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:42 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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