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2025-08-08 0
长安大学等申请基于Transformer-Yolo的交通场景感兴趣多目标识别方法专利，解决在不同交通场景下的对特定感兴趣目标的进行精确识别与预警
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2025年08月04日 22:06 1
admin
金融界2025年8月4日消息，国家知识产权局信息显示，长安大学、山东通维信息工程有限公司申请一项名为“基于Transformer-Yolo的交通场景感兴趣多目标识别方法”的专利，公开号CN120411894A，申请日期为2025年03月。
专利摘要显示，本发明公开了一种基于Transformer‑Yolo的交通场景感兴趣多目标检测识别方法：步骤1，建立交通场景图像集；步骤2，得到交通场景下感兴趣多目标识别数据集；步骤3，建立骨干网络模型，添加基于Cf2的改进的DfDC模块；步骤4，建立颈部网络模型，添加改进的注意力机制VSST模块；步骤5，建立基于Transformer‑Yolo的检测网络模型；步骤6，读取数据集使用迁移学习进行网络模型训练；步骤7，对测试集进行检测识别；步骤8，将待识别的交通场景图像输入到训练完成的网络模型中，输出识别结果。
本文源自金融界
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