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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于图像点云互信息的交通指示灯半自动化标注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：CN116645575B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202310633481.9，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于图像点云互信息的交通指示灯半自动化标注方法是由魏直晟;武伯熹;王闻箫;林彬彬;蔡登;何晓飞设计研发完成，并于2023-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像点云互信息的交通指示灯半自动化标注方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像点云互信息的交通指示灯半自动化标注方法，包括如下步骤：1收集交通指示灯数据集，预处理后进行数据标注和增强；2使用步骤1的数据训练一个目标检测模型，所述的目标检测模型采用改进的加入锚定框优化和注意力机制的YOLOv4模型；使用训练好的目标检测模型对道路视频图像进行检索，找到含有道路交通指示灯的图片；3通过激光雷达和相机的联合标定，将2D图像的像素点反投影到激光雷达坐标系的3D点云数据；4人工对自动标注出的红绿灯位置进行校验和修正。利用本发明，有助于提升高精度地图制作效率和精确度，为自动驾驶系统提供了更精确的交通指示灯定位信息。

本发明授权一种基于图像点云互信息的交通指示灯半自动化标注方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像点云互信息的交通指示灯半自动化标注方法，其特征在于，包括如下步骤： 1收集交通指示灯数据集，预处理后进行数据标注和增强； 2使用步骤1的数据训练一个目标检测模型，所述的目标检测模型采用改进的加入锚定框优化和注意力机制的YOLOv4模型； 使用训练好的目标检测模型对道路视频图像进行检索，找到含有道路交通指示灯的图片； YOLOv4模型包含主干网络、颈部网络和头部；其中，主干网络使用CSPDarknet53，用于对输入图像进行特征提取；颈部网络使用SPP模块和PANet网络，用于扩宽感受野并实现特征更有效的融合；头部结构使用了三个尺度的检测头，分别负责检测大、中、小目标，每个检测头输出一个特征图，包含目标的位置、类别和置信度信息；并引入了SPP模块和SAM模块来增强检测头的性能； 在YOLOv4模型中加入锚定框优化具体为：对所有的标注框进行聚类，以确定K个聚类中心，根据聚类中心，生成锚定框，再根据锚定框进行训练； 在YOLOv4模型中加入注意力机制具体为：引入高效通道注意力ECA模块，在对主干网络提取的特征层的通道维度上进行权重训练； 其中，ECA模块用1D卷积替换了SE模块的两次全连接操作，ECA模块中，1D卷积核大小k与通道数C呈现出非线性比例关系，即 C＝φk＝2γ×k-b 当确定通道维数C后,卷积核大小k为: 式中，γ和b是调节参数；odd表示最近的奇数； 3通过激光雷达和相机的联合标定，将2D图像的像素点反投影到激光雷达坐标系的3D点云数据； 4人工对自动标注出的红绿灯位置进行校验和修正。

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