发明专利已授权

一种基于多尺度网络的复杂交通路景图像分割检测方法

Name: 一种基于多尺度网络的复杂交通路景图像分割检测方法
Brand: 浙江工业大学
SKU: 2024114501220
Availability: InStock

📄 申请号：CN202411450122.0 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2024-10-17

公开号

CN119445101B

公开日

2025-09-30

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_26

IPC 分类号

G06V10_26 , G06V20_70 , G06V20_54 , G06V10_44 , G06V10_52 , G06V10_42 , G06V10_80 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_0455 , G06N3_048 ,

技术画像

所属领域

图像分割图像分割计算机视觉深度学习

应用场景

智能交通, 自动驾驶, 交通监控, 道路场景理解, 车路协同

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明提出了一种用于复杂交通路景图像的语义分割方法，包括以下步骤：首先进行数据集的预处理，然后采用Tr‑Net网络作为基础，该网络具备编码‑解码结构，其中编码器为双通路结构，分别对应上下文通路和空间通路。编码器的空间通路采用预训练的ResNet50网络，每通过两个残差块进行特征提取后，进行M‑AFB注意力融合，并与上下文通路的特征图进行融合。最后通过解码器上采样完成最终的图像语义分割动作。本发明中，Tr‑Net通过使用M‑ASMB多尺度空洞卷积块捕获更广泛的上下文信息，增加模型的感受野，M‑AFB通过区域注意力和像素注意力机制学习图像特征权重，进行特征融合。Tr‑Net的多尺度结构网络，有效地提升了模型语义分割的精准性和鲁棒性，以及算法效率。

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： CN119445101B

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

基于DNST域双变量收缩和双边非局部均值滤波的医学PET图像去噪方法

当前第 / 件

一种基于生成对抗网络的无监督多模态图像转换方法

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