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龙图腾网获悉大连民族大学申请的专利基于深度学习的夜间交通标志识别方法、系统及存储介质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：CN116524455B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202310192508.5，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于深度学习的夜间交通标志识别方法、系统及存储介质是由宁涛;李佳音;梁冉冉;段晓东设计研发完成，并于2023-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的夜间交通标志识别方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的夜间交通标志识别方法、系统及存储介质。涉及智慧交通技术领域，本发明采用基于现有的深度神经网络进行搭建，构成夜间交通标志的识别模型，实现了夜间环境下交通标志的准确、快速的识别。本发明所提出的基于深度学习的夜间交通标志识别方法，通过图像预处理、改进主干网络等方法，增强了模型对于夜间环境的适应能力，有效缓解了夜间环境下模型对于交通标志误检、漏检等问题，即提升了模型的识别精度，又保证了识别速度。

本发明授权基于深度学习的夜间交通标志识别方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的夜间交通标志识别方法，其特征在于，包括： 获取夜间交通标志数据集； 对图像进行预处理； 基于YOLOv5网络建立夜间交通标志识别模型；所述夜间交通标志识别模型包括：用于提取特征的主干网络、用于全局性学习特征图的注意力和特征增强模块、用于特征融合的Neck网络和用于筛选预测框的检测头；主干网络采用深度可分离卷积方式，对输入的每一个图片进行卷积操作；将得到的多种尺度的特征图送入注意力和特征增强模块，利用注意力和特征增强模块全局性学习特征图；在Neck网络模块改进特征金字塔，分别加入自适应注意力模块和空间金字塔池化模块，最终利用Neck网络模块将多种尺度的特征图进行特征融合，同时将融合后的结果送入检测头进行预测框筛选，得到最终预测框；其中，Neck网络模块，包括：改进的特征金字塔AS-PAN结构，加入自适应注意力模块和空间金字塔池化模块；其中：在Neck部分最前端增加注意力适应模块AAM，将有限的注意力更加关注交通标志目标；在P3和P4输出前加入空间金字塔池-快速SPPF模块来减少特征损失和增强特征表示； 利用所述夜间交通标志数据集对所述夜间交通标志识别模型进行训练； 利用训练好的夜间交通标志识别模型进行夜间交通标志识别，得到夜间交通标志识别结果。

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大连民族大学，其通讯地址为：116000 辽宁省大连市金州新区辽河西路18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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