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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京航空航天大學(xué)合肥創(chuàng)新研究院(北京航空航天大學(xué)合肥研究生院)申請的專利一種基于小目標特征增強的交通標志檢測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114120280B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111428028.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/58；該發(fā)明授權(quán)一種基于小目標特征增強的交通標志檢測方法是由田艷雪;任毅龍;張俊杰;楊燦;于海洋設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-11-26向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于小目標特征增強的交通標志檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于小目標特征增強的交通標志檢測方法，主要包括以下步驟：構(gòu)建交通標志數(shù)據(jù)集并進行數(shù)據(jù)增強；針對數(shù)據(jù)集中檢測目標尺寸小，使用K?means++聚類算法得到先驗框并且使用非線性的聚類距離；根據(jù)數(shù)據(jù)集中顯現(xiàn)的小目標居多的問題針對性的對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化；根據(jù)數(shù)據(jù)正負樣本失衡嚴重的問題針對性的優(yōu)化算法的損失函數(shù)，實現(xiàn)對目標的動態(tài)加權(quán)。本發(fā)明是在城市街景場景中實現(xiàn)交通標志檢測，通過對算法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及損失函數(shù)等改進，增強目標的細粒度特征等，可實現(xiàn)小目標檢測召回與精度的提升，此方法對小尺寸居多的交通標志檢測有較高的準確率。

本發(fā)明授權(quán)一種基于小目標特征增強的交通標志檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于小目標特征增強的交通標志檢測方法，其特征在于：具體包括以下步驟：構(gòu)建交通標志數(shù)據(jù)集并進行數(shù)據(jù)增強；優(yōu)化構(gòu)建AnchorBox的聚類算法；優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)增強交通標志細粒度特征；優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)增強交通標志通道特征；針對正負樣本失衡嚴重設(shè)計損失函數(shù)；對改進后的交通標志檢測算法進行效果評估；所述的構(gòu)建交通標志數(shù)據(jù)集并進行數(shù)據(jù)增強，具體內(nèi)容如下：選取公開數(shù)據(jù)集TT100K作為研究對象，通過對數(shù)據(jù)集進行分析，包括數(shù)據(jù)集中目標尺寸以及每張圖像中目標個數(shù)進行統(tǒng)計，得到數(shù)據(jù)集中正負樣本失衡的特點；針對分析得到的數(shù)據(jù)集正負樣本失衡嚴重問題，使用小目標復(fù)制的方法進行數(shù)據(jù)增強；所述的使用小目標復(fù)制的方法進行數(shù)據(jù)增強，具體內(nèi)容如下：首先根據(jù)數(shù)據(jù)集的label文件裁剪數(shù)據(jù)集中所有尺寸小于50*50的目標；其次根據(jù)類別統(tǒng)計每類目標的數(shù)量，得到n1，n2，n3，......，n45，即每類目標的數(shù)量，以及被裁剪下的目標的總數(shù)n；進一步計算得到ni與n之間的差值mi，即mi＝n-ni，對所有的mi做歸一化，即計算m＝Σmi，pi＝mim，每一個概率pi都占據(jù)0，1中的一段區(qū)間，在選擇目標進行復(fù)制時，選取一個0，1之間的隨機數(shù)r，r落在了哪個概率區(qū)間，即選擇哪一類目標進行復(fù)制；所述的針對正負樣本失衡嚴重設(shè)計損失函數(shù)，具體如下：所述的損失函數(shù)分為定位損失、置信度損失和分類損失；定位損失衡量了預(yù)測框和真實框之間的差異；置信度損失衡量了判斷該預(yù)測框是否有目標的準確性；分類損失衡量了算法是否對圖像中的目標正確分類；所述的定位損失的計算公式如下所示： 其中A代表真實的目標框，B代表的是預(yù)測的目標框，Distance_2表示的是第i個網(wǎng)格的第j個預(yù)測框中心點與該預(yù)測框中目標真實框的中心點位置，Distance_c表示這兩個框所形成的最小包圍框的對角線長度，wgt代表的是目標真實框的寬度，hgt代表的是真實框的高度，wp代表的是預(yù)測框的寬度，hp代表的是預(yù)測框的高度，S*S表示的是預(yù)測特征圖的網(wǎng)格數(shù)量，B表示的是每個網(wǎng)格預(yù)測的Box個數(shù)，λiou是定義的定位損失在整個損失函數(shù)中所占的權(quán)重，表示的是當前這個box預(yù)測為正樣本；所述的分類損失的計算公式如下所示： 式中classes表示45種檢測目標，λc代表分類損失在整個損失函數(shù)中所占的權(quán)重，和pic代表第i個網(wǎng)格的第j個預(yù)測框中目標屬于第c類的預(yù)測概率和真實概率；所述的置信度損失的計算公式如下所示： 其中Ci是第i個網(wǎng)格的第j個預(yù)測框中推斷存在正樣本的置信度，是該預(yù)測框中真實存在正樣本的置信度，是在Ci這個置信度值所屬的置信度區(qū)間在上一個batch中的樣本密度經(jīng)過函數(shù)變換得到的。

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