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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种自动驾驶汽车实时语义分割模型构建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：CN116071715B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310003650.0，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种自动驾驶汽车实时语义分割模型构建方法是由范佳琦;高炳钊;冉亚兵;褚洪庆设计研发完成，并于2023-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自动驾驶汽车实时语义分割模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种自动驾驶汽车实时语义分割模型构建方法，包括以下步骤：构建数据集，并将数据集划分为训练集、验证集和测试集；搭建卷积神经网络和transformer网络，并将二者相融合构成编码器中的一个特征提取阶段；重复堆叠四个相同的特征提取阶段，构成完整的编码器网络；搭建U型解码器网络，设计上采样模块；将编码器网络和解码器网络相结合，构成实时语义分割模型。同时构建教师网络，结合知识蒸馏策略，训练实时语义分割模型；将训练好的模型权重保存，并在数据集的验证集上对实时语义分割模型性能进行验证。与现有技术相比，本发明解决了实时语义分割中速度和精度不平衡的问题，得到兼顾速度和精度的实时语义分割模型。

本发明授权一种自动驾驶汽车实时语义分割模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶汽车实时语义分割模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建数据集，并将所述数据集划分为训练集、验证集和测试集； 搭建卷积神经网络和transformer网络，并将二者相融合构成编码器中的一个特征提取阶段； 重复堆叠四个相同的特征提取阶段，构成完整的编码器网络； 搭建U型解码器网络，设计上采样模块； 将所述编码器网络和所述解码器网络相结合，构成实时语义分割模型； 还包括以下步骤： 构建教师网络，结合知识蒸馏策略，训练所述实时语义分割模型； 将训练好的模型权重保存，并在所述数据集的验证集上对实时语义分割模型性能进行验证； 所述特征提取阶段包括降采样模块及特征提取模块； 所述降采样模块用于降低输入特征图的尺寸； 所述特征提取模块用于学习输入特征图所包含的特征信息； 所述特征提取模块包括两个transformer层和两个卷积层； 所述transformer层用于提取输入图像的全局上下文信息； 所述卷积层用于提取输入图像的局部信息； 特征提取模块中表达式为： 其中，表示降采样模块输出的序列，和分别表示两个transformer层操作，reshape表示将序列恢复为特征图的操作，为经过两个transformer层后输出的特征图，和分别表示两个卷积网络层操作，为经过两个卷积网络后输出的特征图，表示当前特征提取阶段输出的特征图。

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