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龙图腾网恭喜中电金信软件有限公司申请的专利交通信号灯识别模型的训练方法及交通信号灯的识别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：CN114332704B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202111629580.7，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权交通信号灯识别模型的训练方法及交通信号灯的识别方法是由陈茜设计研发完成，并于2021-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本交通信号灯识别模型的训练方法及交通信号灯的识别方法在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种交通信号灯识别模型的训练方法、交通信号灯的识别方法、交通信号灯识别模型的训练装置、交通信号灯的识别装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。涉及自动驾驶和辅助驾驶技术领域。该方法包括：对多张样本图像进行裁剪、缩放以及排布后合并，得到合并图像；样本图像中标注有交通信号灯的成像内容的有界框的实际位置；将合并图像输入至初始神经网络，得到初始神经网络输出的有界框的预测位置，根据该预测位置和实际位置计算损失函数值，并根据损失函数值对初始神经网络模型进行迭代更新，得到交通信号灯识别模型。本申请实施例交通信号灯识别模型能准确地识别交通信号灯的有界框，提高识别的准确度。

本发明授权交通信号灯识别模型的训练方法及交通信号灯的识别方法在权利要求书中公布了：1.一种交通信号灯识别模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取包括多个训练样本的训练数据集；每个训练样本中包括至少两张样本图像，所述样本图像标注有交通信号灯的成像内容的有界框的实际位置； 对所述多张样本图像进行裁剪，并对多张裁剪后的样本图像进行缩放以及随机排布后进行合并，得到一张合并图像； 将所述合并图像输入至初始神经网络模型的第一层子网络，得到所述第一层子网络对所述合并图像进行自适应锚框以及自适应缩放后输出一张待测图像；所述待测图像中标注有所有有界框的初始位置； 将所述待测图像输入至所述初始神经网络模型的第二层子网络，得到所述第二层神经网络在所述待测图像的多个预设像素处分别开始隔行隔列提取像素以及对提取像素后得到的多张子图进行卷积处理后输出的多张特征图； 将所述多张特征图输入至所述初始神经网络模型的第三层子网络，得到所述第三层子网络对所述多张特征图进行特征融合后获得的融合特征图； 将所述融合特征图和所述待测图像输入至所述初始神经网络模型的第四层子网络，得到所述第四层子网络匹配出的所述融合特征图在所述待测图像中映射的目标区域，并根据所述目标区域调整有界框的初始位置后输出的所述有界框的预测位置； 根据所述实际位置以及所述预测位置计算预设的神经网络损失函数的损失函数值，并根据所述损失函数值对所述初始神经网络模型进行迭代训练，得到交通信号灯识别模型。

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