发明专利已授权

一种基于双模态特征不确定性融合的道路分割方法

📄 申请号：CN202610030826.5 📄 发布日：2026/06/24

著录项目信息

申请日

2026-01-12

公开号

CN121482747B

公开日

2026-03-31

申请人

江西师范大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V20_56

IPC 分类号

G06V20_56 , G06V10_32 , G06V10_40 , G06V10_82 , G06V10_80 , G06V10_26 ,

技术画像

所属领域

图像分割图像分割多模态特征融合深度学习

应用场景

自动驾驶, 智能驾驶辅助, 智能交通, 高精地图构建, 道路场景感知

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摘要

本发明公开一种基于双模态特征不确定性融合的道路分割方法，旨在解决现有深度相机道路分割中模态特征冲突、固定权重融合适应性差及未充分利用模态不确定性的问题；该方法构建双模态特征提取与不确定性感知融合的一体化框架：针对彩色图像采用纯思法模架构提取全局语义特征，针对深度数据采用融合非对称扩张卷积的卷积网络增强空间几何感知；通过多尺度扩张注意力模块优化特征交互，并利用证据收集生成像素级分类证据；基于德姆斯特‑谢弗证据理论对双模态不确定性进行量化与动态融合，自适应调整融合权重，有效抑制特征冲突与信息冗余；本发明显著提升复杂场景下的道路分割精度与鲁棒性，为自动驾驶系统提供可靠的可行驶区域感知信息。

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

基于多尺度动态注意力的树木图像语义抠图的方法

当前第 / 件

基于空间补全与多尺度聚焦的交通标志检测方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V20_56)

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