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龙图腾网获悉武汉长江通信智联技术有限公司;武汉长江通信产业集团股份有限公司申请的专利一种车辆双闪灯的识别方法及装置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：CN115294549B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202210904131.7，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种车辆双闪灯的识别方法及装置是由黄琛;谢建;何坤设计研发完成，并于2022-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车辆双闪灯的识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种车辆双闪灯的识别方法及装置，提出了一种结合空间注意力机制与对比学习的车辆双闪灯识别方法，通过构建注意力机制的卷积神经网络作为车灯状态特征提取模块，将同一辆车的同一个车灯的帧序列图像块对作为训练样本，采用对比学习的方式训练特征提取网络模型。本发明采用卷积神经网络提取特征减小车灯状态特征因环境变化造成不够稳定造成的影响，通过空间注意力机制使网络注意力聚焦到车灯区域，解决图像处理方法分割车灯区域不稳定的问题，利用对比学习的方式提升特征的区分度，本发明通过以上方法有效的提高了车辆双闪灯识别的鲁棒性与精度。

本发明授权一种车辆双闪灯的识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种车辆双闪灯的识别方法，其特征在于，包括： 收集大量车辆有双闪或左转向、右转向行为的视频； 根据收集的视频制作训练集和测试集，其中，训练集和测试集为由同一个车灯实例序列内的两个时间序列图像所构成的样本对； 构建车灯状态特征提取网络，车灯状态特征提取网络通过空间注意力机制使网络注意力聚焦到车灯区域，并利用卷积神经网络提取出车灯状态取特征，车灯状态特征提取网络采用孪生网络，两个网络进行权值共享； 基于制作的训练集，采用对比学习的方式对构建的车灯状态特征提取网络进行训练，训练过程中，通过车灯状态特征提取网络提取出训练集中样本对的特征向量后，计算样本对特征向量之间的欧式距离，作为特征距离，再将计算得到的特征距离与样本标签送入损失函数计算损失，通过梯度下降、反向传播的方式优化网络参数，保存网络参数最优的网络作为训练好的车灯状态特征提取网络，并获取在测试集上车灯状态区分度最高的车辆双闪灯识别网络以及对应的区分阈值，将区分阈值作为特征距离阈值； 根据获取的实时车辆视频数据提取出车灯样本； 利用训练好的车灯状态特征提取网络对提取出车灯样本进行车灯状态特征提取； 计算每一辆车的每个车灯实例中，当前帧的特征与上一帧的特征之间的欧式距离，记为特征距离； 根据得到的特征距离与特征距离阈值之间的关系判断车辆的车灯的状态是否发生变化，如果发生变化，则统计同一车辆的所有车灯在预设时间T内的状态变化次数，并判断状态变化次数是否超过变化次数阈值，如果超过，判定车辆开启双闪，否则未开启双闪。

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