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龙图腾网获悉APTIV技术有限公司申请的专利对图像的像素进行分类的方法和设备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：CN114820644B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202210101395.9，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权对图像的像素进行分类的方法和设备是由I·弗里曼;P·科林设计研发完成，并于2022-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本对图像的像素进行分类的方法和设备在说明书摘要公布了：本公开涉及对图像的像素进行分类的方法和设备。提供了一种用于对图像的像素进行分类的方法。由传感器设备捕获包含多个像素的图像。使用神经网络来估计各个像素的概率值，各个概率值指示相应像素与多个预定类别中的一个预定类别相关联的概率。基于相应概率值来将类别中的一个类别指配给图像的各个像素，以便创建预测分割图。为了训练神经网络，通过将预测分割图与地面实况标记相关联来生成损失函数。此外，将边缘检测算法应用于预测分割图和地面实况标记中的至少一者，其中，边缘检测算法预测对象之间的边界。生成损失函数的步骤基于边缘检测算法的结果。

本发明授权对图像的像素进行分类的方法和设备在权利要求书中公布了：1.一种对图像（13）的像素进行分类的计算机实现方法（31），所述计算机实现方法（31）包括： 接收由传感器设备（11）捕获的图像（13），所述图像（13）包含多个像素； 使用在处理设备（12）上实现的神经网络（33）来估计各个像素的概率值，其中，各个概率值指示相应像素与多个预定类别中的一个预定类别相关联的概率； 基于各个像素的相应概率值来将所述多个预定类别中的一个预定类别指配给所述图像（13）的各个像素，以便创建所述图像（13）的预测分割图（35）； 通过将所述预测分割图（35）与地面实况标记（39）相关联来生成用于训练所述神经网络（33）的损失函数（37）；以及 将边缘检测算法（41）应用于所述预测分割图（35）和所述地面实况标记（39）中的至少一者，所述边缘检测算法（41）预测所述预测分割图（35）中的对象和所述地面实况标记（39）中的对象之间的边界， 其中，生成所述损失函数（37）的步骤基于所述边缘检测算法（41）的结果， 其中，所述边缘检测算法（41）的结果是覆盖预测边界的像素的掩码（43、44、47），其中，所述掩码（43、44、47）包括针对各个像素的相应元素，通过将所述预测分割图（35）与所述地面实况标记（39）相关联来计算包括针对各个像素的矩阵元素的损失矩阵，并且当生成所述损失函数时，所述掩码（43、44、47）的各个元素乘以所述损失矩阵的针对各个像素的对应矩阵元素， 其中，所述边缘检测算法（41）应用于所述预测分割图（35）和所述地面实况标记（39），并且 其中，将所述边缘检测算法（41）应用于所述预测分割图（35）的结果以及将所述边缘检测算法（41）应用于所述地面实况标记（39）的结果通过针对各个像素选择相应结果的最大值来进行合并。

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