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龙图腾网获悉东南大学成贤学院申请的专利一种面向智慧交通的多模型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：CN116311100B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202310291427.0，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种面向智慧交通的多模型检测方法及系统是由孙峻薪;郁佳佳;宋逸润;吴泽华;周思羽设计研发完成，并于2023-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向智慧交通的多模型检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种智慧交通多模型检测方法及系统，在权重文件训练时，采用SIOU替换原损失函数、更换C3主干网络为GhostNet，使用9‑Mosaic以提升性能。检测时先读取yolov5权重文件，设定参数，标定斑马线，车道线，红绿灯等道路标志。检测车辆时读取并保存车辆区域，将切片输入MTCNN网络对车牌识别，若识别出车牌将切片输入LPRNet文字识别网络，返回车牌内容。检测行人时，读取保存行人区域，由ResNet残差网络对标定红绿灯区域切片做识别。将数据综合判断车辆或行人是否涉及违规行为并将重要部分保存作为后续判断依据。本发明采用主次多模型，主模型承担主要检测工作，次级模型承接零散识别。

本发明授权一种面向智慧交通的多模型检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向智慧交通的多模型检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、将yolov5作为主网络，并将其原损失函数替换为SIOU； 步骤S2、在步骤S1的基础上同时将yolov5网络结构backbone内的C3模块替换为GhostNet； 步骤S3、在步骤S2的基础上同时对训练集样本使用9-mosaic处理，然后送入模型训练得到最优权重文件； 步骤S4、将yolov5作为系统主检测网络的同时，在系统内部署次级网络MTCNN、LPRNet和ResNet，次级网络MTCNN用于检测车牌区域，次级网络LPRNet用于车牌文字识别，次级网络ResNet用于红绿灯颜色识别； 步骤S5、在系统中读取步骤S3得到的权重文件，设置各系统参数，标定斑马线，红绿灯，车道线类标志物，然后对车辆和行人进行检测； 步骤S6、根据主网络yolov5的检测结果，提取并保存车辆区域和行人区域；对提取到的车辆区域进行切片，并送入次级网络MTCNN中二次识别，获取车牌区域；若检测到车牌区域，则再次对该区域切片，并送入次级网络LPRNet进行车牌文字识别，后返回识别结果并保存； 步骤S7、并行提取次级网络ResNet对标定红绿灯区域的检测结果并保存； 步骤S8、结合所有主次网络检测所得结果与标定区域坐标、帧间坐标位移量数据进行行为判断。

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