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龍圖騰網(wǎng)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(tǒng)和智能終端獲國家發(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：CN114170584B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22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：202111533583.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/58；該發(fā)明授權(quán)基于輔助駕駛的行駛路面分類識別方法、系統(tǒng)和智能終端是由蘇文秀;馮凱設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-12-15向國家知識產(chǎn)權(quán)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(tǒng)和智能終端在說明書摘要公布了：本發(fā)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(tǒng)和智能終端，所述方法包括：獲取目標(biāo)區(qū)域內(nèi)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(biāo)圖像；基于預(yù)設(shè)的屬性類別和屬性分類標(biāo)準對所述目標(biāo)圖像中的各對應(yīng)屬性打標(biāo)簽，以得到具有多屬性標(biāo)簽的目標(biāo)圖像；基于具有多屬性標(biāo)簽的目標(biāo)圖像訓(xùn)練地面類型識別網(wǎng)絡(luò)，并利用所述地面類型識別網(wǎng)絡(luò)輸出目標(biāo)區(qū)域內(nèi)行駛路面的屬性類別結(jié)果。該方法能夠?qū)崟r監(jiān)測感知行駛路面的類別和路面狀態(tài)，使車身控制器可以根據(jù)不同類別路面的特點，調(diào)整底盤控制模式，從而提高駕駛安全性和舒適性。

本發(fā)明授權(quán)基于輔助駕駛的行駛路面分類識別方法、系統(tǒng)和智能終端在權(quán)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(biāo)區(qū)域內(nèi)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(biāo)圖像； 基于預(yù)設(shè)的屬性類別和屬性分類標(biāo)準對所述目標(biāo)圖像中的各對應(yīng)屬性打標(biāo)簽，以得到具有多屬性標(biāo)簽的圖像； 基于多屬性標(biāo)簽訓(xùn)練地面類型識別網(wǎng)絡(luò)，并利用所述地面類型識別網(wǎng)絡(luò)輸出當(dāng)前行駛路面的屬性類別結(jié)果； 所述輸出當(dāng)前行駛路面的屬性類別結(jié)果，之前還包括： 通過連續(xù)幀圖像的類別信息積累，以輸出穩(wěn)定的屬性類別結(jié)果； 所述通過連續(xù)幀圖像的類別信息積累，以輸出穩(wěn)定的屬性類別結(jié)果，具體包括： 將車輛行駛過程中的連續(xù)幀圖像，經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)模型推理，得到單幀圖像的多屬性類別信息； 積累連續(xù)多幀的多屬性類別信息，并消除多幀識別結(jié)果之間屬性的跳變，以輸出穩(wěn)定的屬性類別結(jié)果； 所述通過連續(xù)幀圖像的類別信息積累，以輸出穩(wěn)定的屬性類別結(jié)果，具體包括： 獲取首幀圖像的屬性類別信息，并根據(jù)多層卷積網(wǎng)絡(luò)得到屬性類別結(jié)果為，以及對應(yīng)屬性類別的權(quán)重； 取預(yù)設(shè)數(shù)量的連續(xù)幀圖像，并記錄每一幀圖像的屬性類別信息，以及對應(yīng)屬性類別的權(quán)重； 獲得第x幀圖像的屬性類別信息，以及對應(yīng)屬性類別的權(quán)重； 對連續(xù)x幀的屬性類別信息進行加權(quán)求和，取加權(quán)和最大的值對應(yīng)的類型，作為該圖像的屬性類別結(jié)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(zhì)路面、沙漠、草地、泥沼、涉水、冰雪路面，設(shè)為n； 路面材質(zhì)屬性，所述路面材質(zhì)屬性至少包括瀝青、混凝土、鋪磚、砂土，設(shè)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(shè)為k； 通過連續(xù)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(zhì)、路面干濕狀況的模 型推理結(jié)果為{n1，m1，k1}，對應(yīng)屬性的權(quán)重為{wn1，wm1，wk1}； S200：連續(xù)記錄每一幀圖像的多屬性類別信息，如第i幀圖像結(jié)果為{ni，mi，ki}， 對應(yīng)屬性的權(quán)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(yīng)屬性的權(quán)重為{ wnx，wmx，wkx}； S400：對連續(xù)x幀的多屬性類別信息進行加權(quán)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(quán)和最大的值對應(yīng)的類型，作為該屬性的穩(wěn)定類別。

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