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龙图腾网获悉南昌墨泥软件有限公司申请的专利一种基于局部-全局双流信息协同感知的道路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：CN120375320B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510879077.9，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于局部-全局双流信息协同感知的道路分割方法是由方嘉成;万嘉诚;方文成;汪婷;陈蔚星;吴水秀;曾纪国设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于局部-全局双流信息协同感知的道路分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于局部‑全局双流信息协同感知的道路分割方法，包括如下步骤采集高分辨率道路图像；构建道路分割模型；将图像输入至道路分割模型中，在道路分割模型中先对高分辨率道路图像引入阴影进行增强，再对增强图像进行缩小；通过全局感知分支获取缩小图像的全局语义特征图；通过局部协同感知分支获取增强图像的局部细节特征图；将全局语义特征图经过特征对齐后与局部细节特征图进行逐元素相加，得到初步融合特征图，将初步融合特征图输入到动态双路融合模块，得到道路分割图；本发明实现了从数据生成、特征提取、特征融合到训练优化的全链路升级，显著提升了模型在复杂环境下对道路特征的识别精度、鲁棒性和对小目标的检测能力。

本发明授权一种基于局部-全局双流信息协同感知的道路分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于局部-全局双流信息协同感知的道路分割方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：构建数据集，数据集内包括若干高分辨率道路图像，高分辨率道路图像中道路区域均标注有标签； 步骤S2：构建道路分割模型；所述道路分割模型由动态阴影合成数据增强模块、局部协同感知分支、全局感知分支、动态双路融合模块组成； 步骤S3：将高分辨率道路图像输入至动态阴影合成数据增强模块中，先对高分辨率道路图像引入椭圆或树木形状的阴影得到高分辨率道路增强图像，再对高分辨率道路增强图像进行缩小，得到低分辨率道路增强图像； 步骤S4：通过全局感知分支获取低分辨率道路增强图像的全局语义特征图，通过局部协同感知分支获取高分辨率道路增强图像的局部细节特征图； 步骤S5：将全局语义特征图经过特征对齐后与局部细节特征图进行逐元素相加，得到初步融合特征图，将初步融合特征图输入到动态双路融合模块，得到道路分割图； 所述动态双路融合模块由空间注意力模块、通道注意力模块、边缘辅助分支、像素注意力模块和分割头组成；将初步融合特征图输入到动态双路融合模块，得到道路分割图的具体过程为： 将初步融合特征图输入至空间注意力模块，得到空间注意力图，表示为： ； 式中，表示卷积层；表示拼接操作；表示平均池化层；表示最大池化层； 将空间注意力图以及初步融合特征图输入边缘辅助分支，得到边缘增强空间注意力图，表示为： ； 式中，表示函数；表示卷积层； 将初步融合特征图输入至通道注意力模块，得到通道注意力图； 将边缘增强空间注意力图与通道注意力图通过广播操作进行相加，得到空间-通道注意力图； 将空间-通道注意力图与初步融合特征图同时输入到像素注意力模块中，得到空间-通道-像素注意力图，表示为： ； 式中，表示分组卷积层；表示批量归一化操作； 通过空间-通道-像素注意力图对全局语义特征图和局部细节特征图进行动态自适应融合，将动态自适应融合后的输出与初步融合特征图进行相加后输入分割头中，得到道路分割图，表示为： ； 式中，表示分割头。

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