公开(公告)号：CN110532961B

公开(公告)日：2022-07-12

申请号：CN201910817702.1

申请日：2019-08-30

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 魏平 ,  冯洋 ,  杨昊月 ,  孔德乾 ,  孙宏滨 ,  郑南宁

IPC: G06V20/58 ,  G06V10/75 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开一种基于多尺度注意机制网络模型的语义交通信号灯检测方法，采集真实道路上包含各类交通信号灯的图像数据，据构建道路交通信号检测的基准数据集。构建适用于道路交通信号灯检测的多尺度注意机制网络模型。在多尺度注意机制网络模型中，训练采集的各类交通道路信号灯及标注好的语义信息数据，得到训练好的权重。采集真实道路上包含有交通信号灯的图像数据，并输入多尺度注意机制网络模型，利用得到的权重，检测出真实道路上交通信号灯的语义类别。本发明解决了现有有关交通信号灯检测时不能识别交通信号灯语义的局限性，提高了交通信号灯检测场景中检测的成功率和准确性。

公开(公告)号：CN110532961A

公开(公告)日：2019-12-03

申请号：CN201910817702.1

申请日：2019-08-30

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 魏平 ,  冯洋 ,  杨昊月 ,  孔德乾 ,  孙宏滨 ,  郑南宁

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开一种基于多尺度注意机制网络模型的语义交通信号灯检测方法，采集真实道路上包含各类交通信号灯的图像数据，据构建道路交通信号检测的基准数据集。构建适用于道路交通信号灯检测的多尺度注意机制网络模型。在多尺度注意机制网络模型中，训练采集的各类交通道路信号灯及标注好的语义信息数据，得到训练好的权重。采集真实道路上包含有交通信号灯的图像数据，并输入多尺度注意机制网络模型，利用得到的权重，检测出真实道路上交通信号灯的语义类别。本发明解决了现有有关交通信号灯检测时不能识别交通信号灯语义的局限性，提高了交通信号灯检测场景中检测的成功率和准确性。