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龙图腾网获悉公安部交通管理科学研究所申请的专利一种基于备忘录学习的交通要素目标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：CN119649340B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411799529.4，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于备忘录学习的交通要素目标检测方法及系统是由张韧;周俊昊;徐棱;何广进;朱远建设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于备忘录学习的交通要素目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及多目标检测技术领域，具体公开了一种基于备忘录学习的交通要素目标检测方法及系统，该方法包括：利用数据集对检测模型进行训练；将新的历史道路图像输入到训练后的检测模型中，以输出目标的类别；当目标在预设锚框中的占比不满足要求时，将新的历史道路图像加入备忘录；通过分割模型对备忘录中的图像进行检测，以确定出该图像中目标的最佳锚框，并形成新的数据集；利用新的数据集对分割模型进行训练；利用训练后的分割模型学习到的知识对检测模型进行更新；将待检测道路图像输入到更新后的检测模型中，以输出待检测道路图像中目标的类别。本发明能够提高交通目标检测的准确率，为后期交通安全态势、拥堵分析以及违法动机检测打下基础。

本发明授权一种基于备忘录学习的交通要素目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于备忘录学习的交通要素目标检测方法，其特征在于，所述基于备忘录学习的交通要素目标检测方法包括如下步骤： 步骤S1：获取数据集D中的历史道路图像d； 步骤S2：构建目标检测模型，并利用所述数据集D中的历史道路图像d对所述目标检测模型进行训练，以得到训练后的目标检测模型Smodel； 步骤S3：将新的历史道路图像b输入到所述训练后的目标检测模型Smodel中进行检测，以输出所述新的历史道路图像b中每个交通要素目标的类别； 步骤S4：计算出所述新的历史道路图像b中的每个交通要素目标在预设锚框中的占比，当该占比不满足要求时，将所述新的历史道路图像b加入复习备忘录B中； 步骤S5：构建深层语义检测分割模型，并通过所述深层语义检测分割模型对所述复习备忘录B中的历史道路图像b进行检测，以得到该历史道路图像b中每个交通要素目标的轮廓坐标集合；然后根据该历史道路图像b中每个交通要素目标的轮廓坐标集合确定出该历史道路图像b中每个交通要素目标的最佳锚框； 步骤S6：将该历史道路图像b和该历史道路图像b中每个交通要素目标的最佳锚框加入到所述数据集D中，以形成新的数据集D′；然后利用所述新的数据集D′中的历史道路图像对所述深层语义检测分割模型进行训练，以得到训练后的深层语义检测分割模型Tmodel； 步骤S7：利用所述训练后的深层语义检测分割模型Tmodel学习到的知识对所述训练后的目标检测模型Smodel进行定期更新，以得到更新后的目标检测模型S′model； 步骤S8：将待检测道路图像输入到所述更新后的目标检测模型S′model中进行检测，以输出所述待检测道路图像中每个交通要素目标的类别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人公安部交通管理科学研究所，其通讯地址为：214151 江苏省无锡市滨湖区钱荣路88号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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