发明专利已授权

复杂环境下的多模态特征融合道路场景语义分割方法

Name: 复杂环境下的多模态特征融合道路场景语义分割方法
Brand: 浙江科技学院
SKU: 202110025132X
Availability: InStock

📄 申请号：CN202110025132.X 📄 发布日：2026/10/14

著录项目信息

申请日

2021-01-08

公开号

CN112733934B

公开日

2024-07-05

申请人

浙江科技学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_774

IPC 分类号

G06V10_774 , G06V10_764 , G06V10_82 , G06T7_11 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

图像识别图像识别人工智能算法多模态特征融合

应用场景

自动驾驶, 智能交通, 道路场景理解, 机器人导航, 智慧城市

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摘要

本发明公开了一种复杂环境下的多模态特征融合道路场景语义分割方法。选取道路场景图像、热图像和分割标签图像构成训练集；构建卷积神经网络；将训练集输入到卷积神经网络训练得语义分割结果图，训练完成得语义分割结果图构成的集合，并与所有道路场景图像对应的分割标签图像构成的集合之间计算损失函数值；重复步骤训练获得最小损失函数值对应的最优参数；将待分割的原始道路场景图像的多通道分量输入，利用最优参数进行预测，得到待分割的原始道路场景图像的显著性检测图像，获得分割结果。本发明应用了新颖的模块优化了特征图像的解码，结合分层次、多模态的信息融合，最终提高了道路场景语义分割任务的分割效率和准确度。

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： CN112733934B

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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

基于改进全卷积神经网络的室内场景语义分割方法

当前第 / 件

基于GAN和跨模态特征融合的道路场景语义分割方法

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