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龍圖騰網(wǎng)獲悉智道網(wǎng)聯(lián)科技(北京)有限公司申請的專利基于BiSeNetV2的路面全要素圖像語義分割方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114548275B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210163088.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/26；該發(fā)明授權(quán)基于BiSeNetV2的路面全要素圖像語義分割方法及裝置是由孟鵬飛;賈雙成;朱磊;李成軍設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-02-22向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于BiSeNetV2的路面全要素圖像語義分割方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請涉及一種基于BiSeNetV2的路面全要素圖像語義分割方法及裝置。該方法包括：通過BiSeNetV2的語義分支對分辨率18的語義特征圖、分辨率116的語義特征圖、分辨率132的語義特征圖進行權(quán)重分配，獲得具有權(quán)重注意力的分辨率18的語義特征圖、分辨率116的語義特征圖、分辨率132的語義特征圖；通過所述BiSeNetV2的特征融合模塊融合所述細節(jié)特征圖和所述具有權(quán)重注意力的分辨率18的語義特征圖、分辨率116的語義特征圖、分辨率132的語義特征圖，獲得融合后的特征圖；通過所述BiSeNetV2依據(jù)所述融合后的特征圖獲得所述路面圖像的語義分割結(jié)果。本申請?zhí)峁┑姆桨?，能夠?qū)β访鎴D像的路面全元素進行精確地語義分割，提高路面圖像語義分割效果。

本發(fā)明授權(quán)基于BiSeNetV2的路面全要素圖像語義分割方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于BiSeNetV2的路面全要素圖像語義分割方法，其特征在于，包括： 通過BiSeNetV2的細節(jié)分支獲得路面圖像的細節(jié)特征圖； 通過所述BiSeNetV2的語義分支獲得所述路面圖像的分辨率18的語義特征圖、分辨率116的語義特征圖、分辨率132的語義特征圖； 通過所述語義分支的第一通道注意力模塊對所述分辨率18的語義特征圖的每個通道分配通道權(quán)重，獲得具有通道權(quán)重注意力的分辨率18的語義特征圖； 通過所述語義分支的第二通道注意力模塊對所述分辨率116的語義特征圖的每個通道分配通道權(quán)重，獲得具有通道權(quán)重注意力的分辨率116的語義特征圖； 通過所述語義分支的第三通道注意力模塊對所述分辨率132的語義特征圖的每個通道分配通道權(quán)重，獲得具有通道權(quán)重注意力的分辨率132的語義特征圖； 通過所述語義分支的第一空間注意力模塊對所述具有通道權(quán)重注意力的分辨率18的語義特征圖的不同空間位置分配空間權(quán)重，獲得具有通道權(quán)重注意力和空間權(quán)重注意力的分辨率18的語義特征圖； 通過所述語義分支的第二空間注意力模塊對所述具有通道權(quán)重注意力的分辨率116的語義特征圖的不同空間位置分配空間權(quán)重，獲得具有通道權(quán)重注意力和空間權(quán)重注意力的分辨率116的語義特征圖； 通過所述語義分支的第三空間注意力模塊對所述具有通道權(quán)重注意力的分辨率132的語義特征圖的不同空間位置分配空間權(quán)重，獲得具有通道權(quán)重注意力和空間權(quán)重注意力的分辨率132的語義特征圖； 通過所述BiSeNetV2的特征融合模塊融合所述細節(jié)特征圖和所述具有通道權(quán)重注意力和空間權(quán)重注意力的分辨率18的語義特征圖、分辨率116的語義特征圖、分辨率132的語義特征圖，獲得融合后的特征圖； 通過所述BiSeNetV2依據(jù)所述融合后的特征圖獲得所述路面圖像的語義分割結(jié)果。

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