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龙图腾网获悉北京华航无线电测量研究所申请的专利一体化解码器、多任务网络模型及训练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：CN114519422B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202011281889.7，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权一体化解码器、多任务网络模型及训练方法是由元润一;乐国庆;苏帅;徐大鹏设计研发完成，并于2020-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一体化解码器、多任务网络模型及训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种应用于车载视觉系统的一体化解码器、多任务网络模型及训练方法，一体化解码器由二级单元级联组成拓扑结构，将基础网络输出的多尺度特征信息转化为单一尺度特征信息表征；多任务网络模型包括基础网络、一体化解码器、目标检测任务头和场景分割任务头；采用多任务损失函数均衡收敛方式，使用权重参数的经验值来保证模型在反向传播中对多任务均衡学习。本发明提高了目标检测和场景分割算法的精度和稳定性，而且在不降低算法精度的前提下提升算法实时性。

本发明授权一体化解码器、多任务网络模型及训练方法在权利要求书中公布了：1.一种一体化解码器的多任务网络模型，其特征在于，所述多任务网络模型包括基础网络、一体化解码器、目标检测任务头和场景分割任务头；所述一体化解码器由二级单元级联组成拓扑结构，将基础网络输出的多尺度特征信息转化为单一尺度特征信息表征； 所述二级单元由稀疏化卷积层、上采样反卷积层、信息融合通道堆叠层和二次稀疏化卷积层串联构成，所述二级单元的输入为高分辨率特征图和低分辨率特征图，二级单元的输出与输入的高分辨率特征图的尺寸保持一致，所述一体化解码器由两部分网络结构组成，第一部分网络结构包括三个二级单元，基于基础网络输出的32、16、8下采样特征图获得下采样为16、8、4的融合特征图，第二部分网络结构包括两个二级单元，基于第一部分网络结构的输出获得下采样为4的融合特征，所述第一部分网络结构使用基础网络输出的32下采样特征图与16下采样特征图首先进入第一个二级单元输出16下采样融合特征图，然后使用16下采样融合特征图与基础网络输出的8下采样特征图进入第二个二级单元输出8下采样融合特征图，使用8下采样融合特征图与基础网络输出的4下采样特征图进入第三个二级单元输出4下采样融合特征图； 所述第二部分网络结构对两个二级单元采用与第一部分网络结构相同的级联方式，将所述第一部分网络结构得到的下采样为16、8、4的融合特征图下采样为4的融合特征； 所述基础网络选取深度较浅，多尺度级联成分较大的网络模型，获取视频流当前帧的图像，将图像固定到指定分辨率作为模型的输入，提取多尺度特征信息； 所述一体化解码器将基础网络输出的多尺度特征信息转化为单一尺度特征信息表征，即最终得到下采样为4的融合特征； 所述目标检测任务头为CenterNet目标检测任务头，所述场景分割任务头为FCN场景分割任务头，前者用于生成候选框，后者生成场景掩码，获得车辆目标的位置信息和车道线掩码信息。

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