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龙图腾网获悉东南大学申请的专利考虑小目标区域识别的光照自适应路面检测方法及系统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：CN119559604B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411722127.4，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权考虑小目标区域识别的光照自适应路面检测方法及系统是由殷国栋;王蔚华;柏硕;胡敬宇;丁昊楠;赵名卓设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑小目标区域识别的光照自适应路面检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了考虑小目标区域识别的光照自适应路面检测方法及系统，涉及智能感知技术领域。本发明包括：接收实时图像数据，搭建地平线检测网络，将图像输入网络中得到包含环境元素的上半区图像和包含路面及障碍物的下半区图像；使用上半区图像判断驾驶场景的昼夜状态，使系统根据光照条件自动调节模型参数；使用下半区图像进行语义分割，根据语义掩膜截取具有路面信息量的小分辨率图块；搭建多图块融合决策网络，将图块输入到网络中，网络可自适应地分配各图块特征的权重并对各图块预测概率进行融合决策。本发明将路面检测拓展到了全天候场景，具备更高的实际应用价值，并且本发明攻克了小目标路面区域的识别难点，便于提高路面检测的准确性。

本发明授权考虑小目标区域识别的光照自适应路面检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.考虑小目标区域识别的光照自适应路面检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 接收实时图像数据，搭建地平线检测网络，将图像输入地平线检测网络中分离环境区域与路面区域，得到包含环境元素的上半部分图像以及包含路面、车辆和行人的下半部分图像，具体如下： 地平线检测网络使用ResNet-34作为骨干网络，在地平线检测网络结构中添加两种轻量注意力机制并行CBAM和ECA； 将图像输入地平线检测网络，图像沿高度轴划分，不同图像的地平线分布于图像的不同高度区域，根据图像中物体的分布确定图像地平线的位置，并将图像按照地平线划分为上下两部分； 利用包含环境信息的上半部分图像HSV属性判断驾驶场景的昼夜状态，便于整体系统根据光照条件自动调节后续模型参数； 根据上述判断的光照条件加载相应的模型参数，将路面区域图像进行语义分割，根据得到的语义掩膜截取具有完整路面信息量的小分辨率图像块； 搭建多图块融合决策网络，根据上述判断的光照条件加载相应的模型参数，将截取的图像块输入到多图块融合决策网络中，多图块融合决策网络自适应地分配各个图块特征的权重，根据分配的权重对各图像预测概率加权得到融合后的识别结果，具体如下： 1搭建多图块融合决策网络，该网络包括一个用于图块特征提取并预测概率的概率预测网络分支，以及一个自适应学习各图块可靠性的置信度网络分支； 其中，概率预测网络分支使用EfficientNetV2模型，将原网络结构中的SE注意力机制替换为并行的轻量注意力机制CBAM； 置信度网络分支由最大池化层、1×1卷积层、风格池化和风格集成模块以及最后的两层卷积层组成； 2将各图像块输入到多图块融合决策网络中，根据得到的昼夜光照条件加载相应的网络参数，多图块融合决策网络自适应地分配各个图块特征的权重，根据分配的权重对各图像预测概率加权得到融合后的识别结果； 21输入图像块的分辨率保持在[250,200]不进行缩放，在概率预测分支得到各图像块预测概率：、、…； 22将EfficientNetV2中提取的高分辨率浅层特征作为置信度网络分支的输入，以学习分配给每个图像块预测结果的权重； 23置信度网络分支将概率预测网络分支中的浅层特征图映射到一个概率数组，该数组用于确定每个图像块对最终分类结果的贡献，其中，，，和分别代表训练的批量大小、特征图的通道数、高度、宽度和图像块的数量； 24特征图先经过一个最大池化层和1×1卷积层以压缩尺寸和通道数，得到，对于每个图像块主要关注空间特征，接下来，网络结构中的风格池化和风格集成模块从中提取样式信息并进行整合，得到，其中代表使用池化种类的数量；其中，图像平均值、最大值和标准差的聚合特征被用于风格池化； 25随后将所有图像块的风格信息在通道维度上拼接，得到，并输入一个两层卷积神经网络，用于估计每个通道的重新校准权重，经过归一化处理后，结果为，用于使得网络能够动态估计各个风格信息的相对重要性，并自适应地调整各图像块预测概率的权重，上述过程可以表达为： 学习到的权重被用来衡量每个图像块的置信度，网络基于不同的置信度对图像块的预测概率进行加权融合： 式中，代表不同类型的路面。

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