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龙图腾网获悉济南大学申请的专利基于金字塔双压缩注意力HRNet的道路消失点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：CN120894757B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511001839.1，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权基于金字塔双压缩注意力HRNet的道路消失点检测方法是由范雪;高政慷;蒋彦;杨晓晖设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于金字塔双压缩注意力HRNet的道路消失点检测方法在说明书摘要公布了：本发明具体公开了一种基于金字塔双压缩注意力HRNet的道路消失点检测方法，涉及计算机视觉与自动驾驶技术领域。该方法首先获取非结构化道路的输入图像，图像经过HRNet的第一层网络生成特征图；然后利用改进的高分辨率网络HRNet，在每个基本块中通过金字塔卷积和双池化通道激励对特征图进行处理，生成通道注意力向量；对通道注意力向量进行归一化处理，并与多尺度特征图进行逐元素相乘实现特征加权融合，生成最终输出特征图；最后根据HRNet后续网络的输出特征图预测道路的消失点坐标。该方法利用多尺度金字塔卷积与双池化通道激励，实现对空间与通道维度特征的动态重校准，提升了检测精度与速度，适用于自动驾驶等场景。

本发明授权基于金字塔双压缩注意力HRNet的道路消失点检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于金字塔双压缩注意力HRNet的道路消失点检测方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤S1、获取非结构化道路的输入图像，经过HRNet第一层网络生成特征图； 步骤S2、基于改进的高分辨率网络HRNet提取多尺度特征图； 步骤S3、对多尺度特征图执行双池化激励处理，生成通道注意力向量； 步骤S4、对通道注意力向量进行归一化处理，并与多尺度特征图进行逐元素相乘实现特征加权融合，生成最终输出特征图； 步骤S5、根据HRNet后续网络的输出特征图预测道路的消失点坐标； 在步骤S2中，改进的HRNet利用金字塔双压缩注意力机制模块PDSA取代HRHet基本块中的3×3卷积核，通过多尺度金字塔卷积与双池化通道激励，实现对空间与通道维度特征的动态重校准，包括分裂金字塔卷积、双池化激励和特征加权融合； 通过改进的HRNet提取多尺度道路特征，步骤如下： 步骤S21、将输入特征图沿通道维度均匀分割为四组子特征图； 步骤S22、分别对每组子特征图采用不同尺寸的卷积核进行深度可分离卷积操作，生成多尺度特征图。

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