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龙图腾网获悉华南理工大学;人工智能与数字经济广东省实验室(广州)申请的专利一种基于道路语义信息引导空间注意力的车辆检测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：CN117830965B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202311707575.2，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种基于道路语义信息引导空间注意力的车辆检测方法是由游峰;杨家夏;王海玮;杨敬姗;张思意;梁浩辰;谭云龙设计研发完成，并于2023-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于道路语义信息引导空间注意力的车辆检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于道路语义信息引导空间注意力的车辆检测方法，包括，构建无人机道路车辆数据集，构建并训练GA‑YOLO车辆目标检测模型，包括目标检测分支及语义信息分支，获取目标检测分支主干网络最后一层通道特征权重和注意力分布图，计算通道注意力损失及语义特征损失，并与目标检测分支的分类损失、置信度损失、边界框损失作为总损失监督训练GA‑YOLO车辆目标检测模型，实现道路语义信息引导车辆检测模型的空间注意力；推理GA‑YOLO车辆目标检测模型，将待检测视频帧或图像，输入目标检测分支，获得预测边界框。本发明能够进一步提升无人机航拍图像车辆小目标检测准确性，保持较高的推理效率。

本发明授权一种基于道路语义信息引导空间注意力的车辆检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于道路语义信息引导空间注意力的车辆检测方法，其特征在于，包括： 构建无人机道路车辆数据集，具体为：使用无人机悬停采集道路交通场景视频，标注车辆矩形边界框与道路区域掩膜，用于划分训练集和验证集； 构建GA-YOLO车辆目标检测模型，包括： 用于提取图像深度特征并预测目标边界框和类别的目标检测分支，包括依次连接的主干网络、SENet通道注意力模块、颈部网络、Grad-CAM模块及目标检测头，所述Grad-CAM模块用于获取主干网络中特征图通道的特征权重和注意力分布图； 用于生成交通场景中的道路语义标签，监督网络训练特征注意力聚焦道路区域的语义信息分支；所述语义信息分支是基于PIDNet深度学习网络构建，原始图像输入PIDNet深度学习网络得到对应交通场景道路语义标签结果，作为监督信号引导空间特征注意力； PIDNet深度学习网络包括三个分支，具体是解析并保存高分辨率特征图中细节信息的比例分支即P分支，聚合高级语义信息的积分通道即I分支以及预测边界信息的微分通道即D分支； 训练GA-YOLO车辆目标检测模型，具体为：获取目标分支主干网络中最后一层通道特征权重和注意力分布图，分别与SENet通道注意力模块及道路语义标签计算得到通道注意力损失及语义特征损失，并与目标检测分支的分类损失、置信度损失、边界框损失作为总损失监督训练GA-YOLO车辆目标检测模型； 将待检测视频帧或图像，输入训练后的GA-YOLO车辆目标检测模型中的目标检测分支，获得预测边界框，输出目标预测边界框及所属类别，实现交通场景车辆小目标检测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华南理工大学;人工智能与数字经济广东省实验室(广州)，其通讯地址为：510640 广东省广州市天河区五山路381号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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