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龙图腾网获悉沈阳工业大学申请的专利一种实时车辆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：CN118447470B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202410318769.1，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种实时车辆检测方法是由彭曦霆;张延迪;张笑宇设计研发完成，并于2024-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种实时车辆检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉和深度学习技术领域，提供了一种实时车辆检测方法，包括如下步骤：获取车载摄像头的视频数据，并逐帧切割成图像；将图像尺寸调整为统一格式并输入训练好的改进的Swin‑Transformer网络模型，输出车辆识别框的位置坐标和类别置信度；根据车辆识别框的位置坐标对图像中的车辆进行截取，得到车辆识别框中的单个车辆图像；对单个车辆图像进行灰度化处理，得到单个车辆图像的灰度图；将单个车辆图像的灰度图输入训练好的增量式宽度学习系统，得到单个车辆图像的具体类别；将车辆识别框和单个车辆图像的具体类别逐帧映射回视频数据，得到实时车辆检测结果。本发明的技术方案适用于直接部署在车载设备上，具有较好的准确性和较少的训练时间。

本发明授权一种实时车辆检测方法在权利要求书中公布了：1.一种实时车辆检测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取车载摄像头的视频数据，并逐帧切割成图像；将所述图像尺寸调整为统一格式并输入训练好的改进的Swin-Transformer网络模型，利用所述训练好的改进的Swin-Transformer网络模型对所述图像进行特征提取和目标检测，生成车辆识别框和类别置信度，输出所述车辆识别框的位置坐标和类别置信度；根据所述车辆识别框的左上角与右下角XY位置坐标对所述图像中的车辆进行截取，得到所述车辆识别框中的单个车辆图像；对所述单个车辆图像进行灰度化处理，得到单个车辆图像的灰度图；将所述单个车辆图像的灰度图输入训练好的增量式宽度学习系统，利用所述训练好的增量式宽度学习系统对所述单个车辆图像的灰度图进行特征提取和分类预测，得到所述单个车辆图像的具体类别；获得所述训练好的改进的Swin-Transformer网络模型的方法包括：在现有的Swin-Transformer网络模型的基础上，简化了子网络块的堆叠个数，使用2-4-2堆叠策略，并将多头注意力机制中的Softmax激活函数更改为Relu函数，得到改进的Swin-Transformer网络模型；建立训练集和测试集，所述训练集和测试集中的图像包括车载摄像头拍摄到的不同时间、不同道路类型的图像；利用所述训练集对所述改进的Swin-Transformer网络模型进行训练，利用所述测试集对所述改进的Swin-Transformer网络模型进行测试，利用损失函数调整所述改进的Swin-Transformer网络模型的网络结构的参数，以得到训练好的改进的Swin-Transformer网络模型；将所述车辆识别框和所述单个车辆图像的具体类别逐帧映射回所述视频数据，得到实时车辆检测结果。

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沈阳工业大学，其通讯地址为：110870 辽宁省沈阳市铁西区经济技术开发区沈辽西路111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”。