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龍圖騰網獲悉北京中科慧眼科技有限公司申請的專利基于輔助駕駛的行駛路面分類識別方法、系統和智能終端獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114170584B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111533583.0，技術領域涉及：G06V20/58；該發明授權基于輔助駕駛的行駛路面分類識別方法、系統和智能終端是由蘇文秀;馮凱設計研發完成，并于2021-12-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于輔助駕駛的行駛路面分類識別方法、系統和智能終端在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于輔助駕駛的行駛路面分類識別方法、系統和智能終端，所述方法包括：獲取目標區域內道路場景的原始圖像，并對所述原始圖像進行處理，以得到目標圖像；基于預設的屬性類別和屬性分類標準對所述目標圖像中的各對應屬性打標簽，以得到具有多屬性標簽的目標圖像；基于具有多屬性標簽的目標圖像訓練地面類型識別網絡，并利用所述地面類型識別網絡輸出目標區域內行駛路面的屬性類別結果。該方法能夠實時監測感知行駛路面的類別和路面狀態，使車身控制器可以根據不同類別路面的特點，調整底盤控制模式，從而提高駕駛安全性和舒適性。

本發明授權基于輔助駕駛的行駛路面分類識別方法、系統和智能終端在權利要求書中公布了：1.一種基于輔助駕駛的行駛路面分類識別方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取目標區域內道路場景的原始圖像，并對所述原始圖像進行處理，以得到目標圖像； 基于預設的屬性類別和屬性分類標準對所述目標圖像中的各對應屬性打標簽，以得到具有多屬性標簽的圖像； 基于多屬性標簽訓練地面類型識別網絡，并利用所述地面類型識別網絡輸出當前行駛路面的屬性類別結果； 所述輸出當前行駛路面的屬性類別結果，之前還包括： 通過連續幀圖像的類別信息積累，以輸出穩定的屬性類別結果； 所述通過連續幀圖像的類別信息積累，以輸出穩定的屬性類別結果，具體包括： 將車輛行駛過程中的連續幀圖像，經過網絡模型推理，得到單幀圖像的多屬性類別信息； 積累連續多幀的多屬性類別信息，并消除多幀識別結果之間屬性的跳變，以輸出穩定的屬性類別結果； 所述通過連續幀圖像的類別信息積累，以輸出穩定的屬性類別結果，具體包括： 獲取首幀圖像的屬性類別信息，并根據多層卷積網絡得到屬性類別結果為，以及對應屬性類別的權重； 取預設數量的連續幀圖像，并記錄每一幀圖像的屬性類別信息，以及對應屬性類別的權重； 獲得第x幀圖像的屬性類別信息，以及對應屬性類別的權重； 對連續x幀的屬性類別信息進行加權求和，取加權和最大的值對應的類型，作為該圖像的屬性類別結果； 所述屬性類別具體包括： 地面類型屬性，所述地面類型屬性至少包括普通硬質路面、沙漠、草地、泥沼、涉水、冰雪路面，設為n； 路面材質屬性，所述路面材質屬性至少包括瀝青、混凝土、鋪磚、砂土，設為m； 路面干濕狀況屬性，所述路面干濕狀況屬性至少包括干燥、潮濕、積水，設為k； 通過連續幀圖像的類別信息積累包括以下步驟： S100：獲得第1幀圖像的多屬性類別信息，地面類型、路面材質、路面干濕狀況的模 型推理結果為{n1，m1，k1}，對應屬性的權重為{wn1，wm1，wk1}； S200：連續記錄每一幀圖像的多屬性類別信息，如第i幀圖像結果為{ni，mi，ki}， 對應屬性的權重為{wni，wmi，wki}；其中i屬于1到x； S300：獲得第x幀圖像的多屬性類別信息，為{nx，mx，kx}，對應屬性的權重為{ wnx，wmx，wkx}； S400：對連續x幀的多屬性類別信息進行加權求和，計算方法如下： Sn＝n1*wn1+n2*wn2+……+ni*wni+……+nx*wnx Sm＝m1*wm1+m2*wm2+……+mi*wmi+……+mx*wmx Sk＝k1*wk1+k2*wk2+……+ki*wki+……+kx*wkx S500：取加權和最大的值對應的類型，作為該屬性的穩定類別。

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