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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种融合Transformer机制的交通标志检测方法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：CN116110020B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202211433581.9，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种融合Transformer机制的交通标志检测方法是由张闯;储金祺;颜蒙蒙设计研发完成，并于2022-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合Transformer机制的交通标志检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合Transformer机制的交通标志检测方法，包括如下步骤：步骤1、根据Transformer机制，设计结合图像全局特征的编码模块Trans；步骤2、利用GhostConv代替普通卷积模块搭建特征融合网络，通过GhostConv轻量便捷的线性操作轻量化冗余特征的提取过程，释放计算力和内存占用；步骤3、设计精简的解耦检测头SlimDecoupledHead，将分类与回归任务分开解析，加强网络模型的输出能力。本发明能够在复杂的道路场景中，以较高的准确率完成小型交通标志的检测。

本发明授权一种融合Transformer机制的交通标志检测方法在权利要求书中公布了：1.一种融合Transformer机制的交通标志检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、基于YOLOv5，在深层主干网中加入Trans，根据Transformer机制，设计结合图像全局特征的编码模块Trans；构建的Trans包含两个子层，第一层是一个多头注意力层，第二层是一个全连接层MLP，同时在输入输出端用残差连接相连；其中，多头注意力层Multi-headAttention是Trans的核心层，由多个不同的自注意力集成，多头注意力的每一个分支都有不同的Q，K，V，其中Q表示查询的数据的具体属性，K表示正在被查询的数据的关键字索引，V表示查询出来的具体数据内容，Q、K、V均通过图像矩阵线性变化得到，最终经过自注意力机制得到的加权之后的注意力权重的计算公式如1所示： 是Q和K的长度，用作比例因子，缓解引入softmax函数可能带来的梯度消失问题，在对Q和K进行内积以获得相似性表示后，通过softmax获得权重，最后作用于V以获得最终输出； 步骤2、利用GhostConv代替普通卷积模块搭建特征融合网络，通过GhostConv轻量便捷的线性操作轻量化冗余特征的提取过程，释放计算力和内存占用； 步骤3、设计精简的解耦检测头SlimDecoupledHead，将分类与回归任务分开解析，加强网络模型的输出能力。

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