买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉江西师范大学申请的专利一种基于多尺度特征融合的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：CN119904842B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510398954.0，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于多尺度特征融合的交通标志检测方法是由吴水秀;陈蔚星;苏加建;祝邵楠;刘江南;刘单群;夏伟设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度特征融合的交通标志检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度特征融合的交通标志检测方法，包括S1：构建数据集，数据集包括若干交通标志图片及对应的标签；S2：构建检测模型，导入S1中数据集的图片至色差特征提取模块中，获取色差特征；S3：导入S2中的色差特征至骨干特征提取中，获取不同尺度的提取特征；S4：导入S3中的提取特征至多视图协同融合模块中，获取多视图协助融合特征；S5：将多视图协同融合特征和色差特征进行残差连接后输入至检测头中，获取预测输出；S6：优化模型参数。本发明通过对色差特征和多视图协同融合特征进行残差连接，从而结合交通标志图片的色彩信息和视觉信息在识别过程中进行了图像补全，从而能获取更准确的检测结果。

本发明授权一种基于多尺度特征融合的交通标志检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度特征融合的交通标志检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：构建数据集，数据集包括若干交通标志图片及对应的标签；步骤S2：构建基于YOLOv8网络的检测模型，模型包括色差特征提取模块、骨干特征提取模块、多视图协同融合模块和检测头，导入步骤S1中数据集的图片至色差特征提取模块中，获取色差特征；步骤S3：导入步骤S2中的色差特征至骨干特征提取模块中，获取不同尺度的提取特征；步骤S4：导入步骤S3中的不同尺度的提取特征至多视图协同融合模块中，获取多视图协助融合特征；在此过程中，多视图协助模块对提取特征进行数据增强，以获取不同视角的多视角特征和不同距离下的多距离特征，并将多视角特征作为补充语义对多距离特征进行补充从而获取不同尺度的多视图协同特征，将不同尺度的多视图协同特征进行通道融合，获取多视图协同融合特征；步骤S5：对步骤S4中的多视图协同融合特征和步骤S2的色差特征进行维度转换，将多视图协同融合特征和色差特征调整为统一的维度，将调整后的多视图协同融合特征和色差特征进行残差连接后输入至检测头中，获取预测输出；步骤S6：构建损失函数，最小化损失函数以优化模型参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江西师范大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市高新技术开发区紫阳大道99号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。