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龙图腾网获悉比亚迪股份有限公司申请的专利路面识别方法、计算机可读存储介质、控制器和车辆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：CN118537823B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202410474016.X，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权路面识别方法、计算机可读存储介质、控制器和车辆是由张凯燕;许洁;许凌云;李德福;钟晓成设计研发完成，并于2024-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本路面识别方法、计算机可读存储介质、控制器和车辆在说明书摘要公布了：本发明公开了一种路面识别方法、计算机可读存储介质、控制器和车辆，路面识别方法包括：获取待识别图像数据；利用语义分割模型对待识别图像数据中的路面信息进行分割，获得分割图像数据；利用深度学习模型对分割图像数据进行识别，获得路面类型。本发明的路面识别方法通过语义分割模型对待识别图像数据进行分割，再通过深度学习模型对分割图像数据进行识别，能够实时识别出当前场景的路面类型，为自动驾驶提供了重要的决策依据，同时通过两阶段识别路面类型，提高了路面识别的准确性。

本发明授权路面识别方法、计算机可读存储介质、控制器和车辆在权利要求书中公布了：1.一种路面识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待识别图像数据； 利用语义分割模型对所述待识别图像数据中的路面信息进行分割，获得分割图像数据，其中所述分割包括：将所述待识别图像数据输入至语义分割模型中，以分割出包括路面区域的感兴趣区域和包括非路面区域的非感兴趣区域；将所述非感兴趣区域中的像素点的像素值置为预设数值，得到包括所述感兴趣区域和所述非感兴趣区域的所述分割图像数据； 利用深度学习模型对所述分割图像数据进行识别，获得第一路面类型； 其中，所述深度学习模型包括ACFNet模型、Deeplabv3模型、SegNet模型，所述深度学习模型还包括权重分配单元，所述权重分配单元分别与所述ACFNet模型、所述Deeplabv3模型和所述SegNet模型连接； 使用改进的ResNet网络作为所述ACFNet模型的骨干网络，使用改进的RepVGG网络作为所述Deeplabv3模型的骨干网络，使用改进的RegNet网络作为所述SegNet模型的骨干网络； 所述改进的ResNet网络包括Coordinate注意力机制，所述Coordinate注意力机制设置于ResNet网络的第三个卷积层和第四个卷积层之间； 所述改进的RepVGG网络包括CBAM注意力机制，所述CBAM注意力机制设置于RepVGG网络的输出阶段； 所述改进的RegNet网络包括FcaNet注意力机制，所述FcaNet注意力机制设置于RegNet网络中的各个阶段。

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