发明专利已授权

一种非结构化复杂环境语义分割方法

Name: 一种非结构化复杂环境语义分割方法
Brand: 浙江工业大学
SKU: 2022112887294
Availability: InStock

📄 申请号：CN202211288729.4 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2022-10-20

公开号

CN115690414B

公开日

2026-05-26

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 , G06V10_774 , G06V10_764 , G06V10_82 , G06V10_80 , G06N3_0464 , G06N3_048 , G06N3_084 ,

技术画像

所属领域

计算机视觉计算机视觉人工智能算法图像语义分割

应用场景

自动驾驶, 机器人导航, 无人机巡检, 智能监控, 应急救援

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摘要

本发明公开了一种非结构化复杂环境语义分割方法，其包括以下步骤：1)修改网络特征融合，使用空洞卷积特征融合替代池化以减少池化对网络特征提取的影响，并使用不同尺度的特征融合以扩大网络感受野，提高整体网络对图像的分割精度。2)基于小目标类别建立坐标注意力机制模块，以提高网络对不同复杂道路及小目标物体语义分割精度。3)构建新型双权重的损失函数，针对非结构化道路的存在的样本类别不均衡问题，对图像样本类别赋予不同的权重，以进一步提升网络对图像中小目标类别的分割精度。4)使用预训练网络模型对输入图像进行特征提取，送入到改进后的特征融合‑注意力ICNet进行预测。

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： CN115690414B

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该专利的转让价格是多少？

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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

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当前第 / 件

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