发明专利已授权

面向复杂场景的不对称双分支实时语义分割网络的方法

Name: 面向复杂场景的不对称双分支实时语义分割网络的方法
Brand: 电子科技大学
SKU: 2022107233149
Availability: InStock

📄 申请号：CN202210723314.9 📄 发布日：2026/09/10

著录项目信息

申请日

2022-06-21

公开号

CN115082928A

公开日

2022-09-20

申请人

电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V20_70

IPC 分类号

G06V20_70 , G06V10_26 , G06V10_80 , G06V10_82 , G06N3_04 , G06N5_04 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

自动驾驶, 智能交通, 视频监控, 工业视觉检测, 医学图像分析

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明涉及计算机视觉理解领域，尤其涉及面向复杂场景的不对称双分支实时语义分割网络的方法；包括以下步骤：基于特征共享的下采样模块获取低分辨率图像；基于更宽通道的轻量级双分支模块提取高级语义特征和低级细节特征；使用特征指导融合模块多尺度融合两个分支的语义和空间信息；基于特征恢复模块得到最终分割结果图。本发明通过共享浅层信息和特征指导的方式充分融合语义信息和空间信息，并基于不对称残差瓶颈模块作为语义分支的核心特征提取单元，最后结合多尺度信息完成密集特征的提取，解决了复杂场景中目标类别混淆、形状不规则和物体遮挡干扰，以及大部分的语义分割网络复杂度较高，无法实时高效地应用到移动/嵌入式平台中的技术问题。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN115082928A

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种联合热图特征回归的基于CNN特征提取网络的联合图像分类方法

当前第 / 件

一种基于bert+bilstm+crf与xgboost模型的多意图识别方法和系统

同领域国内专利 · IPC: (G06V20_70)

G06V20_00 G06V20_05 G06V20_10 G06V20_13 G06V20_17 G06V20_20 G06V20_30 G06V20_40 G06V20_50 G06V20_52 G06V20_54 G06V20_56 G06V20_58 G06V20_59 G06V20_60 G06V20_62 G06V20_64 G06V20_68 G06V20_69 G06V20_70 覆盖20个领域

相似专利推荐 AI 驱动 · 同领域

暂无同领域相似专利推荐

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：22 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

✓ 企业认证✓ 手机绑定历史成交 2657件好评率 98.5%

📊 出价记录 (3条)

王**¥-10万

李** 企业¥-8万

陈**¥-3万

查看全部出价

我要出价 (议价)