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龙图腾网获悉南开大学申请的专利基于网络流多目标跟踪的信号灯检测方法、系统及设备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：CN116612300B 。

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：202310528844.2，技术领域涉及：G06V10/56；该发明授权基于网络流多目标跟踪的信号灯检测方法、系统及设备是由陈海华;于乔烽;何明设计研发完成，并于2023-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于网络流多目标跟踪的信号灯检测方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于网络流多目标跟踪的信号灯检测方法、系统及设备，属于图像与视频处理领域。首先将YOLOv7目标检测神经网络的检测结果分为辅助信号灯检测结果和方向指示信号灯检测结果，并对辅助信号灯类目标检测结果构建最小费用流网络流图，求解获得多条辅助信号灯轨迹，然后根据方向指示信号灯检测结果确定每一条辅助信号灯轨迹内辅助信号灯的形态类别，并利用颜色检测分类网络检测辅助信号灯中方向指示信号灯的颜色类别，使用了统计学与图像颜色特征对方向指示信号灯进行补充检测与分类。本发明能够利用视频的信号灯检测结果，通过多目标跟踪和补充检测的方式提升信号灯的检测准确率。

本发明授权基于网络流多目标跟踪的信号灯检测方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于网络流多目标跟踪的信号灯检测方法，其特征在于，包括： 确定YOLOv7目标检测神经网络和颜色检测分类网络； 利用YOLOv7目标检测神经网络对交通信号灯离线视频的每一帧图像识别辅助信号灯和辅助信号灯中的每个方向指示信号灯，获得每一帧图像的辅助信号灯检测结果和方向指示信号灯检测结果； 使用辅助信号灯检测结果构建踪片，并以踪片作为节点构建最小费用流网络流图； 采用最短路径算法求解所述最小费用流网络流图，获得多条辅助信号灯轨迹； 根据每一帧图像的方向指示信号灯检测结果，确定每一条辅助信号灯轨迹内辅助信号灯的形态类别； 根据每一条辅助信号灯轨迹所对应辅助信号灯区域图像，利用颜色检测分类网络检测辅助信号灯中方向指示信号灯的颜色类别，并结合辅助信号灯的形态类别，确定每一条辅助信号灯轨迹的最终检测结果； 所述使用辅助信号灯检测结果构建踪片，并以踪片作为节点构建最小费用流网络流图，具体包括： 使用双阈值保守关联算法将高斯核相关值小于相关值阈值的相邻两帧辅助信号灯检测结果关联为同一踪片； 设定一个源节点s，一个汇节点t，踪片作为中间节点，建立最小费用流网络流图； 通过踪片之间的位置相似度与图像相似度构建中间节点之间的费用为；式中，表示节点vi与节点vj的路径费用；表示整体费用衰减权重；表示踪片与踪片的位置相似度，一个踪片对应一个节点，，和分别表示踪片的最后一个目标检测结果位置坐标和踪片的第一个目标检测结果位置坐标，表示高斯核相关方差系数，表示位置相似度衰减权重；表示踪片与踪片的图像相似度，，表示使用相似度计算分类网络计算两个辅助信号灯检测结果中辅助信号灯区域的相似度；表示两踪片之间的时间约束，，表示踪片与踪片之间的间隔帧数量，表示最大帧数阈值，两条踪片之间距离帧数大于此值的不进行关联； 通过观察辅助信号灯退出交通信号灯离线视频的位置，以及首次检测到辅助信号灯时的位置，制作掩膜图像； 基于所述掩膜图像，构建源节点和汇节点分别与中间节点之间的费用为和；式中，表示源节点s到节点vi的路径费用，表示节点vi到汇节点t的路径费用，为缩放系数，I为示性函数，A表示踪片中第一个辅助信号灯目标检测结果中辅助信号灯位置坐标位于掩膜图像内，B表示踪片中最后一个辅助信号灯目标检测结果中辅助信号灯位置坐标位于掩膜图像内，t为交通信号灯离线视频总帧数，表示踪片中第一个目标检测响应所在视频中的帧序号，表示踪片中最后一个辅助信号灯目标检测结果所在交通信号灯离线视频中的帧序号； 结合源节点和汇节点分别与中间节点之间的费用，以及中间节点之间的费用，构建最小费用流网络流图的优化表达式为： ； ； 式中，T表示最小费用流网络流图的优化函数，表示踪片集合，表示源节点s到节点vi的流量，表示节点vi到节点vj的流量，表示节点vi到汇节点t的流量。

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