发明专利已授权

一种基于多监督网络的道路场景图像语义分割方法

Name: 一种基于多监督网络的道路场景图像语义分割方法
Brand: 浙江科技学院
SKU: 2021108231184
Availability: InStock

📄 申请号：CN202110823118.4 📄 发布日：2026/10/14

著录项目信息

申请日

2021-07-21

公开号

CN113362349B

公开日

2024-05-10

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

G06T7_11

IPC 分类号

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

技术画像

所属领域

图像语义分割图像语义分割深度学习计算机视觉

应用场景

自动驾驶, 智能交通, 辅助驾驶, 道路场景理解, 环境感知

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摘要

本发明公开了一种基于多监督网络的道路场景图像语义分割方法。本发明包括训练阶段和测试阶段两个过程；包括：选取多幅原始道路场景RGB图像和对应的原始Thermal热红外图像以及真实语义分割图像，对图像预处理后构成训练集；构建卷积神经网络；将训练集输入到卷积神经网络中进行训练，卷积神经网络输出七个预测图集合；计算最终损失值；重复上述步骤多次，获得卷积神经网络分类训练模型；输入多幅待语义分割的原始道路场景RGB图像和原始Thermal热红外图像，获得对应的语义分割预测图。本发明提高了RGB‑T道路场景图像的语义分割效率和准确度。

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： CN113362349B

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

一种判别辅助和多模态加权融合的显著物体检测方法

当前第 / 件

一种多功能稀贵金属浮选药剂制备工艺

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