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龙图腾网获悉大连民族大学申请的专利一种雾天下交通标志检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119181076B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411192629.0，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种雾天下交通标志检测方法是由楚振艳;李海翔;郑道辉设计研发完成，并于2024-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种雾天下交通标志检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种雾天下交通标志检测方法，属于图像处理领域。本发明通过采用轻量化的网络模型，应对雾天噪声给图像带来的泛白失真，交通标志模糊不清，从而导致无法准确检测和识别雾天下交通标志的问题。同时相较于现有技术，此方法在训练过程中参数量更小，对需要部署设备的硬件要求更低。检测和识别过程中，准确率更高，速度更快。

本发明授权一种雾天下交通标志检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOv8的雾天下交通标志检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建雾天交通标志数据集：获取公开数据集，对公开数据集中的图像进行预处理，将预处理后的数据集按照一定比例划分为训练集和测试集；S2、构建雾天交通标志检测的网络模型；所述S2包括以下步骤：S21：设计空洞选择核注意力机制ASKA，并将注意力机制ASKA添加到主干网络Backbone的最后一层；所述空洞选择核注意力机制ASKA包括：大核卷积、空洞卷积、标准卷积、池化操作和Sigmoid激活函数；S22：将组混洗卷积GSConv替换主干网络Backbone层中的部分卷积块，加速模型训练速度；S23：以轻量型渐近式特征融合为思想，引入颈部网络Neck的轻量型渐近式特征金字塔网络C-AFPN；所述S23中，包括以下步骤：S231：先获取Backbone层中第三层和第五层从图像中提取到的两个特征；将这两个特征分别进行上采样和下采样的操作；S232：将经过采样操作的两个特征进行自适应空间融合，融合计算公式为： 其中，和表示初始特征向量，和表示两个层次的特征在不同层次的空间权重，表示融合后的特征向量；S233：将空间融合后的特征通过融合幻影卷积块提取视觉特征；S234：将S233获取到的特征，与Backbone层中第七层视觉特征进行自适应空间融合，并通过幻影卷积块提取视觉特征；S235：将S234获取到的特征，与Backbone层中第十层视觉特征进行自适应空间融合，并通过幻影卷积块提取视觉特征；S24：实现Head层的多头检测结构，即使用尺度大小分别为20×20、40×40、80×80和160×160的四个卷积层，对不同尺度大小的交通标志牌进行检测；S25：将SIOU损失函数设置为YOLOv8网络的回归损失函数；所述SIOU损失函数的计算公式为： 其中，Δ表示距离损失，Ω表示形状损失；S26：通过Backbone层、Neck层和Head层以及SIOU损失函数表示雾天交通标志检测模型；S3、对所述S2构建的网络模型进行训练；将所述训练集的数据输入所述网络模型中，对所述网络模型进行训练，获得训练后的模型；S4、通过测试集测试所述S3中训练后的模型中，完成测试，获取最终模型。

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