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龙图腾网获悉海南省工业研究所申请的专利基于多通道图像提取的自动驾驶复杂场景交通指示牌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：CN119649333B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202411297809.5，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于多通道图像提取的自动驾驶复杂场景交通指示牌检测方法是由庞亚杰;支世涛;陈琦;王文文;郭国柱设计研发完成，并于2024-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多通道图像提取的自动驾驶复杂场景交通指示牌检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多通道图像提取的自动驾驶复杂场景交通指示牌检测方法，属于图像检测技术领域。本发明解决了现有自动驾驶方法因图像出现缺失、形变和模糊，导致检测准确率较低的问题，通过获取复杂场景中多个待检测交通指示牌图像，根据交通指示牌所属标志对相应的通道图像做增强处理，并从各个交通指示牌中提取出特征区域；通过卷积神经网络对各个待检测交通指示牌图像进行识别检测，确保交通标志检测的准确性，再对多个检测结果进行保存形成交通标志数据库，以便于将当前待检测交通指示牌图像按上述操作后，将其与交通标志数据库进行匹配得到相应的检测结果；再将结果反馈至自动驾驶系统，以此辅助自动驾驶系统按交通指示牌操控汽车行驶。

本发明授权基于多通道图像提取的自动驾驶复杂场景交通指示牌检测方法在权利要求书中公布了：1.基于多通道图像提取的自动驾驶复杂场景交通指示牌检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、通过获取复杂场景中现有多个待检测交通指示牌的图像，构成交通指示牌的图像样本； 步骤二、通过图像处理库将交通指示牌多通道图像分离为单独的通道，包括：红色通道、‌绿色通道和蓝色通道，并根据通道的含义‌为每个通道赋予相应的名称或标识符；其中，红色通道代表为交通标志图形，‌绿色通道代表为交通标志文字，蓝色通道为交通指示牌边缘形状； 步骤三、确定待检测交通指示牌的图像标志区域，根据标志区域所属通道名称对相应的通道图像做增强处理，剩余通道图像则保持原状；再通过颜色直方图法提取出该通道区域图像，得到待检测交通指示牌图像的特征区域； 步骤四、创建卷积神经网络，将步骤三处理的待检测交通指示牌的图像导入卷积神经网络进行训练与测试，通过卷积神经网络识别检测出待检测交通指示牌图像的特征； 步骤五、采用上述步骤对多个待检测交通指示牌的图像进行标志识别，并将识别结果及对应的图像进行保存，形成交通标志数据库； 步骤六、将实时获取的复杂场景中待检测交通指示牌的图像按上述步骤进行处理，通过卷积神经网络识别检测出待检测交通指示牌图像的特征，再将其与交通标志数据库进行匹配，并输出相应的结果，包括：标志类型、含义以及相应的指示，通过无线传输技术将交通标志检测结果反馈至自动驾驶系统。

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