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龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利一種基于圖像點云互信息的交通指示燈半自動化標注方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116645575B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310633481.9，技術領域涉及：G06V10/774；該發明授權一種基于圖像點云互信息的交通指示燈半自動化標注方法是由魏直晟;武伯熹;王聞簫;林彬彬;蔡登;何曉飛設計研發完成，并于2023-05-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于圖像點云互信息的交通指示燈半自動化標注方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于圖像點云互信息的交通指示燈半自動化標注方法，包括如下步驟：1收集交通指示燈數據集，預處理后進行數據標注和增強；2使用步驟1的數據訓練一個目標檢測模型，所述的目標檢測模型采用改進的加入錨定框優化和注意力機制的YOLOv4模型；使用訓練好的目標檢測模型對道路視頻圖像進行檢索，找到含有道路交通指示燈的圖片；3通過激光雷達和相機的聯合標定，將2D圖像的像素點反投影到激光雷達坐標系的3D點云數據；4人工對自動標注出的紅綠燈位置進行校驗和修正。利用本發明，有助于提升高精度地圖制作效率和精確度，為自動駕駛系統提供了更精確的交通指示燈定位信息。

本發明授權一種基于圖像點云互信息的交通指示燈半自動化標注方法在權利要求書中公布了：1.一種基于圖像點云互信息的交通指示燈半自動化標注方法，其特征在于，包括如下步驟： 1收集交通指示燈數據集，預處理后進行數據標注和增強； 2使用步驟1的數據訓練一個目標檢測模型，所述的目標檢測模型采用改進的加入錨定框優化和注意力機制的YOLOv4模型； 使用訓練好的目標檢測模型對道路視頻圖像進行檢索，找到含有道路交通指示燈的圖片； YOLOv4模型包含主干網絡、頸部網絡和頭部；其中，主干網絡使用CSPDarknet53，用于對輸入圖像進行特征提取；頸部網絡使用SPP模塊和PANet網絡，用于擴寬感受野并實現特征更有效的融合；頭部結構使用了三個尺度的檢測頭，分別負責檢測大、中、小目標，每個檢測頭輸出一個特征圖，包含目標的位置、類別和置信度信息；并引入了SPP模塊和SAM模塊來增強檢測頭的性能； 在YOLOv4模型中加入錨定框優化具體為：對所有的標注框進行聚類，以確定K個聚類中心，根據聚類中心，生成錨定框，再根據錨定框進行訓練； 在YOLOv4模型中加入注意力機制具體為：引入高效通道注意力ECA模塊，在對主干網絡提取的特征層的通道維度上進行權重訓練； 其中，ECA模塊用1D卷積替換了SE模塊的兩次全連接操作，ECA模塊中，1D卷積核大小k與通道數C呈現出非線性比例關系，即 C＝φk＝2γ×k-b 當確定通道維數C后,卷積核大小k為: 式中，γ和b是調節參數；odd表示最近的奇數； 3通過激光雷達和相機的聯合標定，將2D圖像的像素點反投影到激光雷達坐標系的3D點云數據； 4人工對自動標注出的紅綠燈位置進行校驗和修正。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江大學，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。