一种基于YOLOv4的轻量化交通标志检测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明提出一种基于YOLOv4的轻量化交通标志检测方法。引入多幅交通标志图像构建交通标志数据集，人工标志数据集中每幅图像中多个交通标志目标真实边框，计算真实边框的宽度、高度、中心点坐标，以及边框内交通标志类别；引入基于YOLOv4的轻量化交通标志检测网络，将数据集中的每幅图像输入基于YOLOv4的轻量化交通标志检测网络，结合每幅图像的交通标志目标真实边框的宽度、高度以及中心点坐标构建损失函数模型，通过梯度下降法得到训练后的基于YOLOv4的轻量化交通标志检测网络；将交通标志图像输入优化后基于YOLOv4的轻量化交通标志检测网络，得到图像的预测边框、目标类别。本发明能够检测复杂道路中不同交通标志，辅助司机驾驶、无人驾驶，提高行驶安全性。

《一种基于YOLOv4的轻量化交通标志检测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022100198924，当前法律状态为已下证，由湖北工业大学提出申请，发明人为王春枝;童欣;高榕;严灵毓，申请日期为2022-01-10，公开（公告）日期为2024-08-09，国际专利分类号（IPC）为 G06V 20/58 (2022.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明提出一种基于YOLOv4的轻量化交通标志检测方法。引入多幅交通标志图像构建交通标志数据集，人工标志数据集中每幅图像中多个交通标志目标真实边框，计算真实边框的宽度、高度、中心点坐标，以及边框内交通标志类别；引入基于YOLOv4的轻量化交通标志检测网络，将数据集中的每幅图像输入基于YOLOv4的轻量化交通标志检测网络，结合每幅图像的交通标志目标真实边框的宽度、高度以及中心点坐标构建损失函数模型，通过梯度下降法得到训练后的基于YOLOv4的轻量化交通标志检测网络；将交通标志图像输入优化后基于YOLOv4的轻量化交通标志检测网络，得到图像的预测边框、目标类别。本发明能够检测复杂道路中不同交通标志，辅助司机驾驶、无人驾驶，提高行驶安全性。

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