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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利一种交通路牌目标检测识别方法和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：CN119380311B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202310926610.3，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种交通路牌目标检测识别方法和系统是由汤书苑;石晶林;周一青;李锦涛;刘畅;尚源峰设计研发完成，并于2023-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种交通路牌目标检测识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种交通路牌目标检测识别方法和系统，所述方法包括：S1、利用检测网络模型对t时刻的预处理图像进行检测得到t时刻的路牌图像块；S2利用路牌字符检测模型提取t时刻的路牌图像块中的字符信息；S3、对t时刻的字符信息进行聚类并基于聚类结果对字符信息按语义进行排序得到t时刻的字符语义信息；S4、利用特征映射方式在t+1时刻的图像中找到与t时刻字符语义信息相同的交通标志；S5、对t+1时刻的预处理图像进行检测；S6、采用如S2‑S4所述的方法在t+2时刻的图像中找到与t+1时刻字符语义信息相同的交通标志；S7、计算交通标志边界框的位置和尺寸得到两个时刻的交通标志图像；S8、提取交通标志图像的特征向量并融合，对融合特征向量进行分类识别。

本发明授权一种交通路牌目标检测识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种交通路牌目标检测识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤S1、获取视频图像，提取t时刻的视频图像进行预处理得到t时刻的预处理图像；并利用经训练的检测网络模型对t时刻的预处理图像进行路牌检测，得到t时刻的路牌图像块； 步骤S2、利用经训练的路牌字符检测模型提取t时刻的路牌图像块中的字符信息，其中，所述经训练的路牌字符检测模型基于原始的YOLO模型改进得到，在原始的YOLO模型中增设用于融合t时刻路牌图像特征图的自适应特征融合模块； 步骤S3、对t时刻路牌图像块中字符信息进行聚类以得到初始聚类中心，并基于初始聚类中心对t时刻路牌图像块中字符信息按语义进行排序，得到t时刻路牌图像块的字符语义信息； 步骤S4、利用特征映射方式在t+1时刻的图像中找到与t时刻路牌图像块的字符语义信息相同的交通标志； 步骤S5、在找到相同交通标志的情况下，利用经训练的检测网络模型对t+1时刻的预处理图像进行路牌检测，得到t+1时刻的路牌图像块； 步骤S6、基于得到的t+1时刻的路牌图像块采用如步骤S2-S4所述的方法在t+2时刻的图像中找到与t+1时刻路牌图像块的字符语义信息相同的交通标志； 步骤S7、在找到相同交通标志的情况下，采用预设方法计算交通标志边界框的位置和尺寸，得到t时刻和t+1时刻的交通标志图像； 步骤S8、利用识别网络中的特征提取器提取t时刻和t+1时刻交通标志图像的特征向量，并将t时刻和t+1时刻的交通标志图像的特征向量进行特征融合得到融合特征向量，利用识别网络中的分类器对融合特征向量进行分类识别得到最终的识别结果。

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