广东诚泰交通科技发展有限公司;广州市道路研究院有限公司刘峰获国家专利权
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龙图腾网获悉广东诚泰交通科技发展有限公司;广州市道路研究院有限公司申请的专利基于深度学习的交通标志牌缺损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：CN115761689B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202211000348.1，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于深度学习的交通标志牌缺损检测方法是由刘峰;卢家莉;霍仕峰设计研发完成，并于2022-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的交通标志牌缺损检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的交通标志牌缺损检测方法，包括以下步骤：S1:对交通标志检测数据集进行预处理；S2:将预处理后的数据集进行有监督训练；S3:根据GPS所获得的定位信息，获得视频采集车的坐标位置；S4:识别交通标志牌并通过深度学习神经网络，获得其与视频采集车的相对位置；S5:将视频采集车的坐标位置和交通标志牌与视频采集车的相对位置叠加，获得交通路牌的绝对位置；S6:使用视觉SLAM构建地图；S7:将交通路牌的绝对位置信息作为视觉SLAM的路标加入到视觉SLAM地图中；S8:根据对比特征点相似度结合预设阈值，判断交通标志是否发生缺损。本发明通过及时发现交通标志牌缺失问题，及时修理，可以避免雨水、大风与交通事故引起安全设施问题，提升道路安全性。
本发明授权基于深度学习的交通标志牌缺损检测方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的交通标志牌缺损检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1:对交通标志检测数据集进行预处理； S2:将预处理后的数据集进行有监督训练； S3:根据GPS所获得的定位信息，获得视频采集车的坐标位置； S4:识别交通标志牌并通过深度学习神经网络，获得其与视频采集车的相对位置； S5:将视频采集车的坐标位置和交通标志牌与视频采集车的相对位置叠加，获得交通路牌的绝对位置； S6:使用视觉SLAM构建地图； S7:将交通路牌的绝对位置信息作为视觉SLAM的路标加入到视觉SLAM地图中； S8:根据识别到的交通路牌与视觉SLAM的路标对比的特征点相似度结合预设阈值，判断交通标志是否发生缺损。
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