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龙图腾网恭喜深圳大学申请的专利一种分布引导优化的深度学习隧道灯具检测方法及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：CN119540664B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202510104631.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种分布引导优化的深度学习隧道灯具检测方法及系统是由秦晓琼;徐彬涛;刘力锐;谢林甫;刘蓉;胡明伟;陈湘生设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分布引导优化的深度学习隧道灯具检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种分布引导优化的深度学习隧道灯具检测方法及系统，包括：获取隧道的原始灰度图像，并标注灯具的类别和位置信息，构建得到训练数据集；选择基于深度学习的目标检测模型，将标注后的训练数据输入目标检测模型进行训练，得到训练后的目标检测模型；将待检测的隧道图像输入训练后的目标检测模型，对待检测的隧道图像进行分析处理，预测灯具的位置和类别信息，得到训练后的目标检测模型的检测结果；基于分布引导优化策略对训练后的目标检测模型的检测结果进行优化，输出优化后的隧道灯具检测结果。本发明基于分布引导优化完善了深度学习模型的检测结果，提高了隧道灯具检测的准确性，减少了误报和漏报，并降低了对训练数据的需求。

本发明授权一种分布引导优化的深度学习隧道灯具检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种分布引导优化的深度学习隧道灯具检测方法，其特征在于，包括：获取隧道的原始灰度图像，并标注灯具的类别和位置信息，构建得到训练数据集；选择基于深度学习的目标检测模型，将标注后的训练数据输入所述目标检测模型进行训练，得到训练后的目标检测模型；将待检测的隧道图像输入所述训练后的目标检测模型，对所述待检测的隧道图像进行分析处理，预测灯具的位置和类别信息，得到所述训练后的目标检测模型的检测结果；基于分布引导优化策略对所述训练后的目标检测模型的检测结果进行优化，输出优化后的隧道灯具检测结果；所述基于分布引导优化策略对所述训练后的目标检测模型的检测结果进行优化，包括：基于所述分布引导优化策略对所述训练后的目标检测模型的检测结果进行去除冗余框处理，得到可信任方框；通过K最近邻算法筛选所述可信任方框的间距对应的待剔除全局离群值，并根据所述待剔除全局离群值剔除全局离群间距；采用分段线性拟合算法，结合赤池信息准则或贝叶斯信息准则确定所述可信任方框中的分段数和分段点，并根据所述分段数和所述分段点剔除局部离群间距；对所述可信任方框之间的预设间距进行检测框生成数计算，根据计算的检测框生成数生成检测框并进行初始检测框匹配；对所述检测框首尾的空白区域进行检测框生成，得到首尾空白区域补足后的检测框。

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