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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于Transformer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：CN116189139B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202211637313.9，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于Transformer的交通标志检测方法是由易智;张学旺设计研发完成，并于2022-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Transformer的交通标志检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于Transformer的交通标志检测方法，属于图像处理领域，S1：准备预训练数据集，划分为训练集和测试集；S2：构建基于Transformer的交通标志检测模型，包括信息增强模块：对输入图像进行信息增强，输出特征图A1，A2，A3，A4；Muti‑ScaleTransformer模块：对特征图A1，A2，A3，A4进行特征提取与多尺度特征融合，输出特征图B；目标检测模块：融合特征图B，生成特征图F，并对特征图F中交通标志的类别和位置进行检测；S3：训练并测试模型，利用收敛的模型对待检测图像进行目标检测，本发明提升了交通标志中小目标检测的性能。

本发明授权一种基于Transformer的交通标志检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer的交通标志检测方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：准备预训练数据集，划分为训练集和测试集； S2：构建基于Transformer的交通标志检测模型，包括信息增强模块、Muti-ScaleTransformer模块、目标检测模块；所述信息增强模块用于对输入图像进行信息增强，输出特征图A1，A2，A3，A4；所述Muti-ScaleTransformer模块用于对特征图A1，A2，A3，A4进行特征提取与多尺度特征融合，输出特征图B；所述目标检测模块用于融合特征图B，生成特征图F，并对特征图F中交通标志的类别和位置进行检测； 所述Muti-ScaleTransformer模块用于对特征图A1，A2，A3，A4进行特征提取与多尺度特征融合，输出特征图B，其实现步骤如下： 首先，对于输入的4个特征图F1，F2，F3，F4，使用位置编码与层级位置编码进行处理，位置编码与Transformer中使用的位置编码相同，用于学习参考点在单个特征图中的位置信息；层级位置编码使用于不同尺度的特征图中，在不同特征图中找到单个参考点的相对位置，实现不同尺度参考点的对齐；对层级位置编码进行归一化，将层级位置编码在特征图的位置进行限制，其公式如下： 其中，pos_embed表示单层位置嵌入，level_embed表示层间相对嵌入，lvl_pos_embed表示层级位置嵌入； 然后，对于第n个层次的特征，经过线性层将其映射到查询Query，键Key和值Value三个空间，得到三个空间的权值矩阵Q，K，V，将得到的三个权值矩阵进行自注意力计算，得到每个尺度的attention向量，最后将不同尺度计算得到的attention向量求和平均，得到跨尺度的attention向量，其公式如下： 其中，表示每个注意力头的权重，表示利用Q和K计算的相似度，代表多尺度特征的层级数，I表示序列长度，i和j分别代表不同Q和K的下标值，MSAttn表示参考点x的attention向量； S3：利用训练集和测试集对所述基于Transformer的交通标志检测模型进行训练和测试，利用收敛的基于Transformer的交通标志检测模型对待检测图像进行目标检测。

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