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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利一种基于轻量化网络的多场景交通目标检测方法及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：CN117274955B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202311324506.3，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于轻量化网络的多场景交通目标检测方法及系统是由韩玉冰;荆传礼;禹继国;董安明;张丽;王桂娟;田祥;蔚承功设计研发完成，并于2023-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于轻量化网络的多场景交通目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理及目标检测技术领域，尤其涉及一种基于轻量化网络的多场景交通目标检测方法及系统，方法包括实时采集交通路况视频数据传输给嵌入式设备；嵌入式设备对交通路况视频数据进行实时分析处理，控制反馈提醒模块进行提醒；嵌入式设备内部署有轻量化的目标检测模型，通过对YOLOv3网络进行剪枝处理以及稀疏训练后得到改进的YOLOv3‑Tiny网络；将改进的YOLOv3‑Tiny网络进行格式转换和验证后部署在嵌入式设备上。本发明使用轻量化技术对深度学习算法进行轻量化处理，然后对轻量化处理后的模型进行格式转化后再部署到嵌入式设备上，能够将深度学习算法与嵌入式设备进行更高适配性融合，解决软硬件之间融合性差的问题，实现车辆行人等的实时检测。

本发明授权一种基于轻量化网络的多场景交通目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量化网络的多场景交通目标检测方法，其特征在于，包括：实时采集交通场景中的交通路况视频数据传输给嵌入式设备； 嵌入式设备对交通路况视频数据进行实时分析处理，根据分析处理结果判断路口是否同时出现检测出目标，若同时出现则控制反馈提醒模块进行提醒；同时将分析处理结果封装后通过推流方式传输给服务器； 所述嵌入式设备内部署有轻量化的目标检测模型，所述目标检测模型为改进的YOLOV3-Tiny网络，通过对YOLOV3-Tiny网络进行剪枝处理以及稀疏训练，缩减网络的层数和通道数，得到改进的YOLOV3-Tiny网络；将改进的YOLOV3-Tiny网络进行格式转换和验证后部署在嵌入式设备上； 所述对YOLOV3-Tiny网络进行剪枝处理以及稀疏训练，包括：在稀疏训练过程中，为BN层中的每个通道引入一个缩放因子，将缩放因子与通道的输出相乘；然后，进行联合训练，同时优化网络权重和缩放因子，去除冗余通道和卷积层，得到改进的YOLOV3-Tiny网络； 所述改进后的YOLOV3-Tiny网络共包含五种不同的网络层：卷积层，池化层，路由层，上采样层以及输出层； 所述卷积层用于提取特征，池化层用于对卷积层中提取的特征进行选择，路由层用于在当前层引出前面卷积得到的特征层，所述上采样层用于将图像进行放大，所述输出层用于进行输出。

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齐鲁工业大学(山东省科学院)，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区大学路3501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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