一种融合CNN和Transformer的复杂环境下交通标志检测方法

    公开(公告)号:CN119741674A

    公开(公告)日:2025-04-01

    申请号:CN202411747848.0

    申请日:2024-12-02

    Abstract: 本发明公开了一种融合CNN和Transformer的复杂环境下交通标志检测方法,该方法包括:获取交通标志图像数据并进行标注,制作交通标志检测数据集;构建融合了CNN与Transformer的交通标志检测模型;使用制作的交通标志检测数据集对构建的检测模型进行训练;使用训练好的检测模型对输入的待检测图像进行检测并输出检测结果。其中所述的检测模型融合CNN和Transformer,其中CNN模块对于捕捉边缘和角落等高频特征特别有效,而Transformer模块则更适合捕捉全局模式等低频特征;此外,该模型还加入了一个局部性模块,以增强局部感知能力,同时也加入了一个新的能够同时纳入局部的和全局的上下文信息的模块,提高了模型在复杂环境下交通标志检测的效率和精度。

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