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龙图腾网恭喜杭州电子科技大学申请的专利一种面向交通标志检测的小目标增强优化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：CN114187576B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202111505215.5，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种面向交通标志检测的小目标增强优化方法是由经钦杨;王翔;李东辉;贾刚勇;顾人舒;王泽斌设计研发完成，并于2021-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向交通标志检测的小目标增强优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向交通标志检测的小目标增强优化方法。本发明方法包含两部分的内容：采用基于优先度的小目标增强的策略进行数据增强。针对以往小目标增强无视各类型目标分布差异统一增强导致效果不佳的问题，采用基于优先度的小目标增强的策略进行数据增强，对小目标数据集进行针对性的增强。采用最优锚框宽高聚类优化训练数据。针对模型获取正样本时只关注比较大的样本、忽略小目标的问题，以及单纯以目标宽高进行聚类获取锚框初始值导致训练数据不合理的问题。采用最优锚框宽高聚类配合增强数据集优化训练数据。通过本发明提出的方法，最终可以提升小目标交通标志的检测精度以及整体检测精度。

本发明授权一种面向交通标志检测的小目标增强优化方法在权利要求书中公布了：1.一种面向交通标志检测的小目标增强优化方法，其特征在于该方法包括如下步骤：步骤1：利用增强优先度确定需要增强的小目标类型；根据数据集各类型分布、小目标尺寸分布、特征多样性分布和基准检测模型检测精度综合获得增强优先度指标，确定增强优先度最高的小目标类型为需要进行小目标增强的小目标类型，称这类小目标为偏向小目标；具体是：第一步：分析数据集各类型小目标分布比例，每一类小目标得到一个占所有小目标数目的比例，以此作为类型分布得分；第二步：用原始数据集训练得到基准检测模型，基准检测模型对每一类小目标检测的ap值作为检测精度得分；第三步：计算每一类小目标平均宽高和所有小目标平均宽高，计算每一类小目标平均宽高和所有小目标平均宽高的欧式距离，并对此差值进行归一化，以此作为尺寸分布得分；第四步：对于每一类小目标，首先把目标尺寸缩放到平均宽高，然后利用聚类，以结构相似性度量SSIM作为距离函数为每一类小目标计算一个聚类中心；最后计算其余目标和聚类中心结构相似性度量的均值；以此作为类内差异性得分S_diff；最终增强优先度AugmentedPriority的值设置如下：AugmentedPriority＝1-S_dist*1-S_prec*S_size*1-S_diff其中，S_dist表示类型分布得分，S_prec表示检测精度得分，S_size表示尺寸分布得分，S_diff表示类内差异性得分；步骤2：提取掩膜增强小目标样本；对原始数据集做以下操作：对于包含偏向小目标的图片，将偏向小目标复制，并利用掩膜融合在原始图片的随机区域中；对于不包含偏向小目标的原始图片进行统一过采样；新生成的图片数据集称为小目标增强数据集；原始数据和小目标增强数据集一起作为模型训练的数据集，称增强数据集；步骤3：最优锚框宽高聚类生成锚框初始值；对增强数据集做以下操作：首先抛弃原先单纯以目标宽高作为的锚框宽高的方式，而是通过计算来获得每一个目标的近似最优锚框宽高；然后对所有目标的最优锚框宽高进行K近邻聚类来获取模型锚框初始值，以此约束模型获取正样本时关注的目标尺寸范围；步骤4：优化训练数据生成策略，进行模型训练和检测；对交通标志检测的SSD模型的训练数据生成策略进行改进，以聚类宽高作为最终锚框宽高；将增强数据集输入改进模型进行训练和检测，对比基准模型和改进模型在验证集上检测精度。

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