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龍圖騰網(wǎng)恭喜無錫學(xué)院申請的專利基于YOLO-Light對交通圖像目標(biāo)檢測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119360325B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411896708.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/54；該發(fā)明授權(quán)基于YOLO-Light對交通圖像目標(biāo)檢測方法是由王泉;葉廣飛;陳祺東;張永宏;李東明;曹燚;吳昊;張帆設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-23向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于YOLO-Light對交通圖像目標(biāo)檢測方法在說明書摘要公布了：基于YOLO?Light對交通圖像目標(biāo)檢測方法，屬于圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)對于無人機(jī)視角下的尺寸小、場景復(fù)雜且遮擋頻繁的目標(biāo)，容易出現(xiàn)漏檢和誤檢，從而影響檢測精度和目標(biāo)跟蹤的穩(wěn)定性的問題。在YOLO?Light的骨干，交通圖像經(jīng)過特征提取后，經(jīng)過改進(jìn)快速空間池化層再次進(jìn)行特征提取，輸出交通特征圖；調(diào)整YOLO?Light的骨干的最后三層通道數(shù)；在YOLO?Light的頸部，交通特征圖經(jīng)過多聯(lián)級的上采樣、連接層和特征分解，再進(jìn)行多尺度特征融合，輸出多尺度的交通特征圖；在YOLO?Light的頭部，多尺度的交通特征圖依次輸入空間注意力機(jī)制和檢測頭對交通目標(biāo)進(jìn)行檢測。

本發(fā)明授權(quán)基于YOLO-Light對交通圖像目標(biāo)檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于YOLO-Light對交通圖像目標(biāo)檢測方法，其特征在于，具體為：交通圖像依次輸入YOLO-Light的骨干、頸部和頭部進(jìn)行特征提取，對交通目標(biāo)進(jìn)行檢測；在YOLO-Light的骨干，交通圖像經(jīng)過特征提取后，經(jīng)過改進(jìn)快速空間池化層再次進(jìn)行特征提取，輸出交通特征圖；調(diào)整YOLO-Light的骨干的最后三層通道數(shù)；在YOLO-Light的頸部，交通特征圖經(jīng)過多聯(lián)級的上采樣、連接層和特征分解，再進(jìn)行多尺度特征融合，輸出多尺度的交通特征圖；在YOLO-Light的頭部，多尺度的交通特征圖依次輸入空間注意力機(jī)制和檢測頭對交通目標(biāo)進(jìn)行檢測；所述的改進(jìn)快速空間池化層，具體為：交通特征圖經(jīng)過卷積后，輸出卷積后的交通特征圖，卷積后的交通特征圖分為第一路交通特征圖、第二路交通特征圖、第三路交通特征圖和第四路交通特征圖，其中，第一路交通特征圖經(jīng)過多聯(lián)級的最大池化層，第二路交通特征圖與第一路交通特征圖經(jīng)過多聯(lián)級的最大池化層后輸出的交通特征圖共同輸入下一級最大池化層進(jìn)行池化，池化后的交通特征圖、第二路交通特征圖、經(jīng)過自適應(yīng)最大池化后的第三路交通特征圖以及經(jīng)過自適應(yīng)平均池化后的第四路交通特征圖共同輸入連接層拼接輸出多尺度特征圖，多尺度特征圖經(jīng)過卷積進(jìn)行特征提取輸出交通特征圖。

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