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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利一种用于交通道路路面信息的多任务联合感知网络模型及检测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：CN115797881B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202211675099.6，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种用于交通道路路面信息的多任务联合感知网络模型及检测方法是由王海;张桂荣;蔡英凤;陈龙;李祎承;刘擎超设计研发完成，并于2022-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于交通道路路面信息的多任务联合感知网络模型及检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于交通道路路面信息的多任务联合感知网络模型及检测方法，可同时检测车道线和可行驶区域，将坐标注意力机制融入了传统的特征提取网络中保证不增加计算量的同时增强特征提取效果，在颈部网络中，本发明创新性地提出了膨胀卷积残差模块以增强网络对细节的预测性能，解码器部分则将可行驶区域的特征共享到车道线检测中以增强复杂路况下车道线检测效果。在训练环节，提出一种新颖的交替优化训练方法以提高模型整体的分割性能。本发明在具有挑战性的BDD100K数据集中取得了非常高的准确性和优异的速度表现，可行驶区域分割的mIoU达到92.51％，车道线检测准确率和IoU分别是87.29％和32.12％，并且整体推理速度达到39FPS，检测效果优于传统的单任务网络模型。

本发明授权一种用于交通道路路面信息的多任务联合感知网络模型及检测方法在权利要求书中公布了：1.一种用于交通道路路面信息的多任务联合感知网络模型，其特征在于，包括：包括数据前处理模块、Focus切片模块、骨干网络特征提取模块、特征融合模块、膨胀卷积残差模块、车道线检测分支模块、可行驶区域分割分支模块、特征共享模块； 数据前处理模块，对输入的二维图像进行预处理，在预处理过程中使用数据增强对图像的光度和几何形状进行改变，具体的操作是调整图像的色调和饱和度以及对图像进行随机旋转、缩放、平移、裁剪和翻转； Focus切片模块，对预处理后的图形进行切片处理，将图像中H和W维度的信息集中到通道空间中，从而使原有图像变成没有信息损失的二倍下采样图，接下来将处理好的图像传输到骨干网络特征提取模块中； 骨干网络特征提取模块对切片后的图像进行三次下采样以提取更多图像特征； 特征融合模块，接收骨干网络特征提取模块输出的图形特征，使得信息进一步融合； 膨胀卷积残差模块，位于特征融合模块后面，其用于增强模型的感受野，让每个卷积输出都包含较大范围的信息；具体如下： 通过在特征金字塔网络末端增加了膨胀卷积残差模块，融合多尺度的特征信息，在卷积过程中引入膨胀率，通过设定膨胀率的参数值来控制卷积核各点之间的间距，当膨胀率d为1时，3×3的膨胀卷积相当于标准卷积，单层感受野只有3×3大小；当膨胀卷积d为3时，单层感受野增大到7×7大小；其中，膨胀卷积残差模块采用了四层3×3卷积，这四层卷积的膨胀率按照递增形式配合以增强可行驶区域分割任务和车道线检测任务的远距离信息联系，使用三个膨胀卷积残差模块以增强模型的感受野，让每个卷积输出都包含较大范围的信息； 膨胀卷积残差模块的后端则是两个解码器，分别是车道线检测分支模块和可行驶区域分割分支模块，这两个解码器分别将从膨胀卷积残差模块输出的图像特征进行三次上采样，将图像还原到原来的大小； 特征共享模块，位于所述两个解码器之间，其将可行驶区域分割分支模块第一次上采样出来的特征图与车道线检测分支模块第一次上采样出来的特征图进行Add操作，并将Add操作过后的特征图输入到车道线检测分支模块中进行第二次上采样。

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