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龙图腾网恭喜无锡学院申请的专利基于深度学习的车辆闯红灯监测方法和系统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：CN118711147B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202411090235.4，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权基于深度学习的车辆闯红灯监测方法和系统是由阚希;刘旭;周舟;张永宏;王泉;朱灵龙;曹燚;吴昊;娄琼丹;朱雪金;龙鹏燕设计研发完成，并于2024-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的车辆闯红灯监测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的车辆闯红灯监测方法和系统，所述方法包括以下步骤：通过高清摄像头采集交通路口实时监控视频；对实时监控视频进行检测区域划分；通过深度神经网络对划分后的检测区域进行检测；基于划分区域的检测结果对车辆是否闯红灯进行判断。所述系统包括：车辆实时视频采集模块，目标路口区域划分模块，基于深度神经网络的车辆检测模块，红灯显示期间关键帧获取模块，闯红灯行为判断模块，报警模块，信息存储模块和电子设备部署装置。本发明能够对闯红灯的车辆进行识别，并根据车牌照片自动提取车牌信息完成数据存储与报警。

本发明授权基于深度学习的车辆闯红灯监测方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的车辆闯红灯监测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：通过高清摄像头采集交通路口实时监控视频；对实时监控视频进行检测区域划分；通过改进的Yolov5模型对划分后的检测区域进行检测；基于划分区域的检测结果对车辆是否闯红灯进行判断；其中，改进的Yolov5模型具体包括：ICA模块和RepSA模块；其中ICA模块位于YOLOv5的Neck和Head部分之间对多尺度特征进行特征筛选；RepSA模块位于Neck部分对Backbone提取的多尺度高维特征进行融合处理；其中，ICA模块具体包括：XmaxPool层，用于X方向即宽度方向进行最大池化；YmaxPool层，用于Y方向即高度方向进行最大值池化；W×1Conv层、1×HConv层以及1×1Conv层分别用于宽度为W高度为1、宽度为1高度为H以及宽度高度均为1的卷积；BatchNom层，用于批量归一化；permute函数，用于重新排列数组的维度；h-swish和Sigmoid作为激活函数；ICA模块运行流程包括：ICA模块的输入分别在X方向输入XmaxPool层和W×1Conv层并通过permute函数进行数组排列，Y方向输入YmaxPool层和1×HConv层，对X和Y方向的最大池化和卷积结果进行拼接，并经过1×1Conv层、BatchNom层和h-swish激活函数，对结果分别进行X和Y方向的下采样，分别经过1×1Conv层和Sigmoid激活函数，得到X和Y方向的注意力向量；将X和Y方向的注意力向量与ICA模块的输入特征相乘，获得具有权重的最终特征图，得到ICA模块的输出；RepSA模块具体包括：Conv1卷积核、Conv3卷积核和Conv5卷积核，分别代表1×1卷积核、3×3卷积核以及5×5卷积核；SelfAttention，代表自注意力机制；RepSA模块运行流程具体包括：RepSA模块的输入通过Conv1卷积核调整通道数量，并将Conv1卷积结果分别通过3×3卷积和5×5卷积获取模型对不同尺寸目标的感受，通过残差分支将经过1×1卷积减少特征后的输入特征与经过3×3卷积和5×5卷积的特征图相加，最后经过自注意力机制得到RepSA模块的输出。

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