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龙图腾网获悉扬州大学;扬州国脉通信发展有限责任公司申请的专利一种基于视频流的智能交通信号灯故障识别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：CN116797978B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202310773793.X，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于视频流的智能交通信号灯故障识别方法是由张正华;戚义盛;金志琦;苏权;苏波;李斌设计研发完成，并于2023-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视频流的智能交通信号灯故障识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视频流的智能交通信号灯故障识别方法，包括如下步骤：首先读取电子警察视频流，采集各种实际情景下路口的电子警察视频流；然后对“东南西北”四个方向的视频流进行横向拼接并分帧，制作数据集；使用LabelImg软件对数据集中的信号灯状态进行人工标注；再对YOLOv5模型进行网络结构的改进后进行模型的训练；最后完成对交通信号灯的识别和故障判定。本发明有效解决了人工巡检信号灯故障效率低、误报率高的问题，提高了对小尺度交通信号灯故障检测的准确率，构建了实时的交通信号灯故障检测系统，力保当交通信号灯出现故障时，能尽早被发现和处理。

本发明授权一种基于视频流的智能交通信号灯故障识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视频流的智能交通信号灯故障识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：读取电子警察视频流，获取制作数据集所需的信号灯视频流； 步骤2：制作数据集：根据步骤1获取的视频流，使用Python脚本对不同方位的视频流进行拼接以得到数据集； 步骤3：改进YOLOv5网络模型，并基于该模型识别信号灯：引入SE-Net注意力机制网络，将SE模块分别嵌入YOLOv5网络的Backbone、Neck、Head三个网络模块中，产生三个新的网络模型SEA_YOLOv5s、SEB_YOLOv5s和SEC_YOLOv5s，具体的： SEA_YOLOv5s中，将SE模块嵌入Backbone网络的BottleneckCSP结构，具体嵌入位置在Conv卷积特征融合Concat的输出端与BN的输入端之间； SEB_YOLOv5s中，将SE模块嵌入Neck网络，具体嵌入位置在每一个Contact模块的输出端与BottleneckCSP2_1的输入端之间； SEC_YOLOv5s中，将SE模块嵌入Head网络，具体嵌入位置在Neck网络的BottleneckCSP2_1输出端与Head网络的YOLO检测头卷积的输入端之间； 步骤4：改进YOLOv5网络模型的损失函数，引入焦点损失函数，包含正负样本的权重控制、易分类和难分类样本的权重控制、两种权重控制方法合并； 步骤5：训练和验证改进后的YOLOv5网络模型：基于YOLOv5模型以及预训练权重yolov5s.pt，创建模型配置文件并修改训练所需的超参数，进行交通信号灯训练集的训练，最终得到模型检测准确率、召回率最高的权重文件best.pt； 步骤6：将权重文件best.pt配置于YOLOv5模型中进行信号灯识别及故障判定。

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