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龙图腾网恭喜智道网联科技(北京)有限公司申请的专利交通灯识别模型训练方法、装置及交通灯识别方法、装置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：CN114863389B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202210347437.7，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权交通灯识别模型训练方法、装置及交通灯识别方法、装置是由张雪;罗壮设计研发完成，并于2022-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本交通灯识别模型训练方法、装置及交通灯识别方法、装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种交通灯识别模型训练方法、装置及交通灯识别方法、装置，该方法包括：获取训练样本图像，具体包括交通灯图像和非交通灯图像；利用训练样本图像，对交通灯识别模型中用于提取包含多维信息的图像特征的特征提取网络和用于识别图像特征是否为交通灯特征的第一特征识别网络进行训练；基于训练后的特征提取网络，利用交通灯图像对用于识别交通灯颜色的第二特征识别网络和用于识别交通灯属性的第三特征识别网络进行训练；最后输出训练后的交通灯识别模型。本申请通过改进的网络结构，能够学习到交通灯全信息，且将特征识别网络拆分为三个分支网络分别训练，能够学习到数据的内在特点和内在联系，提高了交通灯识别模型的识别效果。

本发明授权交通灯识别模型训练方法、装置及交通灯识别方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种交通灯识别模型训练方法，其中，所述方法包括：获取训练样本图像，所述训练样本图像包括交通灯图像和非交通灯图像；利用所述训练样本图像，对交通灯识别模型的特征提取网络和第一特征识别网络进行训练，所述特征提取网络用于提取包含多维信息的图像特征，所述第一特征识别网络用于识别所述图像特征是否为交通灯特征；基于训练后的特征提取网络，利用所述交通灯图像对所述交通灯识别模型的第二特征识别网络和第三特征识别网络进行训练，所述第二特征识别网络用于识别交通灯颜色，所述第三特征识别网络用于识别交通灯属性；基于训练后的特征提取网络、训练后的第一特征识别网络、训练后的第二特征识别网络以及训练后的第三特征识别网络，输出训练后的交通灯识别模型；所述特征提取网络包括特征提取基础网络和特征提取强化网络，所述利用所述训练样本图像，对交通灯识别模型的特征提取网络和第一特征识别网络进行训练包括：利用所述特征提取基础网络，对所述训练样本图像进行卷积处理，得到第一卷积处理结果；利用所述特征提取强化网络，对所述第一卷积处理结果进行强化处理，得到特征强化处理结果；利用所述第一特征识别网络，对所述特征强化处理结果进行特征识别，得到特征识别结果；根据所述特征识别结果和所述训练样本图像的样本标签，确定损失函数值；根据所述损失函数值优化所述特征提取网络的参数以及所述第一特征识别网络的参数；所述特征提取强化网络包括第一强化网络分支、第二强化网络分支和第三强化网络分支，所述第一强化网络分支用于强化交通灯相对位置的学习，所述第二强化网络分支用于识别重要特征并强化重要特征的学习，所述第三强化网络分支用于对所述第一强化网络分支和所述第二强化网络分支的强化处理结果进行融合。

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