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摘要：本申请涉及一种基于多通道目标检测与图神经网络的交通状况检测方法，采用目标检测领域的YOLOv8、FasterR‑CNN、SSD来识别图中的目标，然后分别采用目标单独学习和目标融合学习来捕获目标之间的关系，强化模型对目标类别的判断，最后将得到的两种目标隐藏向量进行点积计算，并采用FC层来计算每个目标类别的概率分布。本申请的方法捕获的目标更全面，而且预测目标的标签和置信度更优。

主权项：1.一种基于多通道目标检测与图神经网络的交通状况检测方法，其特征在于，包括：获取模型训练数据集；模型训练数据集中的样本为交通状况图片；构建交通状况检测模型；所述交通状况检测模型包括多通道目标检测模块、目标融合学习模块、目标单独学习模块和类别预测模块；所述多通道目标检测模块用于对所述交通状况图片进行多通道的目标检测，得到多个初步的目标检测结果；所述目标融合学习模块用于对所述多个初步的目标检测结果进行融合，并基于融合结果构建图结构，并利用图神经网络根据所述图结构得到第一隐藏向量；所述目标单独学习模块用于根据每个所述初步的目标检测结果构建图结构，并利用图神经网络根据所述图结构得到多个第二隐藏向量，并将所述多个第二隐藏向量进行拼接，得到拼接后的隐藏向量；所述类别预测模块用于根据所述第一隐藏向量和所述拼接后的隐藏向量，输出目标的类别概率分布；基于所述模型训练数据集对所述交通状况检测模型进行训练，得到训练后的交通状况检测模型；将待检测交通状况图片输入到所述训练后的交通状况检测模型，得到交通状况检测结果；所述多通道目标检测模块包括YOLOv8网络、FasterR-CNN网络和SSD网络；所述交通状况图片分别输入到所述YOLOv8网络、所述FasterR-CNN网络和所述SSD网络，得到多个初步的目标检测结果；所述目标融合学习模块包括重复区域去除模块、第一ResNet模块、第一余弦相似度计算模块、第一图结构构建模块和第一图神经网络；所述重复区域去除模块用于除去所述多个初步的目标检测结果中的重复目标，得到处理后的目标检测结果；所述处理后的目标检测结果包括多个目标；所述第一ResNet模块用于将所述处理后的目标检测结果中的每个目标转化为特征向量；所述第一余弦相似度计算模块用于计算任意两个特征向量之间的余弦相似度；所述第一图结构构建模块用于构建图结构，所述图结构的节点为所述多个目标，构成所述图结构的边的两个节点为符合设定条件的余弦相似度对应的两个目标；所述第一图神经网络用于捕获所述图结构中的目标之间的语义关系，生成第一隐藏向量；所述目标单独学习模块包括第二ResNet模块、第二余弦相似度计算模块、第二图结构构建模块、第二图神经网络和拼接模块；所述第二ResNet模块用于将每个初步的目标检测结果中的每个目标转化为特征向量；每个所述初步的目标检测结果包括多个目标；所述第二余弦相似度计算模块用于针对每个初步的目标检测结果，计算任意两个特征向量之间的余弦相似度；所述第二图结构构建模块用于针对每个初步的目标检测结果构建图结构；所述图结构的节点为所述多个目标，构成所述图结构的边的两个节点为符合设定条件的余弦相似度对应的两个目标；所述第二图神经网络用于针对每个图结构，捕获所述图结构中的目标之间的语义关系，生成多个第二隐藏向量；所述拼接模块用于将所述多个第二隐藏向量进行拼接，得到拼接后的隐藏向量；所述类别预测模块包括点积模块和全连接层；所述点积模块用于实现所述第一隐藏向量和所述拼接后的隐藏向量的点积运算；所述点积运算的结果经过所述全连接层，输出目标的类别概率分布。

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