南京航空航天大学周宇宁获国家专利权
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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于多模型融合的道路场景语义分割方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN114693924B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202210246612.3,技术领域涉及:G06V10/26;该发明授权一种基于多模型融合的道路场景语义分割方法是由周宇宁;赵万忠;王春燕;刘津强;张自宇;董坤;楚明龙;杨睿涵;张文彬设计研发完成,并于2022-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多模型融合的道路场景语义分割方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于多模型融合的道路场景语义分割方法,步骤如下:搭建多分类模型及二分类模型;分别对所述多分类模型及二分类模型进行端到端训练,得到使损失函数最小的最优权重值;使用最优权重值对道路场景图像进行多分类预测及二分类预测,形成初步分割结果图;对二分类预测形成的初步分割结果图进行图像后处理;将多分类预测形成的初步分割结果图及图像处理后的分割结果图进行融合。本发明的多分类模型在原有的HRNet基础上在特征融合的部分添加了视觉注意力,使得有效的特征图获得更大的融合权重,无效或效果差的特征图获得更小的融合权重,提高了多分类模型的像素的表征能力,得到更好的分割结果。
本发明授权一种基于多模型融合的道路场景语义分割方法在权利要求书中公布了:1.一种基于多模型融合的道路场景语义分割方法,其特征在于,步骤如下: 1搭建多分类模型及二分类模型; 2分别对所述多分类模型及二分类模型进行端到端训练,分别得到使损失函数最小的最优权重值; 3使用最优权重值对道路场景图像进行多分类预测及二分类预测,形成初步分割结果图; 4对步骤3中二分类预测形成的初步分割结果图进行图像后处理; 5将步骤3中多分类预测形成的初步分割结果图及步骤4中处理后的分割结果图进行融合; 所述步骤1具体包括: 11基于改进的高分辨率网络搭建多分类模型;引入视觉注意力,多分类模型输出像素级别的标签图像,预测出像素的所属类别; 12基于DeepLabV3+的编解码结构搭建二分类模型;所述二分类模型输出对道路类别的预测结果; 所述步骤4具体包括: 41利用opencv库中的morphologyEx函数对步骤3输出的二分类预测图片进行闭运算,连接断裂处;利用opencv库中的medianBlur函数对操作处理结果进行中值滤波,去除毛刺; 42利用opencv库的findContours函数提取出步骤41输出的轮廓信息;通过设置轮廓的面积和长度阈值筛选孤立像素团,对小于阈值的孤立像素团进行去除; 43对步骤42输出的图片中的道路类别的点集进行提取;利用opencv库中的morphologyEx函数对提取的点集进行闭运算;对于上述运算输出结果,利用skeletonize函数提取出道路类别的骨架;利用opencv库中的morphologyEx函数对提取出的骨架膨胀腐蚀运算,保证连通的同时不会过度超出原始的二分类模型预测区域。
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