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龍圖騰網獲悉東風悅享科技有限公司申請的專利一種新的無人公交系統快速語義分割方法、系統及存儲介質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：CN116612282B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202310607513.8，技術領域涉及：G06V10/26；該發明授權一種新的無人公交系統快速語義分割方法、系統及存儲介質是由熊跡;徐昀;駱嫚;王科未設計研發完成，并于2023-05-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種新的無人公交系統快速語義分割方法、系統及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明涉及一種新的無人公交系統快速語義分割方法、系統及存儲介質，所述方法包括M1.無人公交行駛在道路上，基于車載攝像頭實時獲取道路圖像數據信息，將所述道路圖像數據信息輸入HRNetv2?W18主干網進行不同尺寸的下采樣特征提取，輸出道路圖像的下采樣特征圖組；M2.將所述道路圖像的下采樣特征圖組輸入OCR網絡進行上下文目標像素特征增強，輸出增強后的道路圖像數據信息；M3.將所述增強后的道路圖像數據信息輸入CBAM網絡進行通道。本發明不僅實現多種尺度的目標高精度提取，利用新的上下文提取模塊，強化不同像素特征表示能力，而且利用注意力機制，在不同尺度的特征上，提升不同尺度的特征提取性能。

本發明授權一種新的無人公交系統快速語義分割方法、系統及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種新的無人公交系統快速語義分割方法，其特征在于，所述方法包括： M1.無人公交行駛在道路上，基于車載攝像頭實時獲取道路圖像數據信息，將所述道路圖像數據信息輸入HRNetv2-W18主干網進行不同尺寸的下采樣特征提取，輸出道路圖像的下采樣特征圖組； M2.將所述道路圖像的下采樣特征圖組輸入OCR網絡進行上下文目標像素特征增強，輸出增強后的道路圖像數據信息； M3.將所述增強后的道路圖像數據信息輸入CBAM網絡進行通道和空間的兩個獨立維度的訓練，輸出道路圖像的注意力圖數據信息； M4.將所述道路圖像的注意力圖數據信息乘以所述增強后的道路圖像數據信息并進行自適應特征修飾，輸出道路綜合特征圖像數據信息； M5.基于所述道路綜合特征圖像數據信息，采用數據增廣算法和數據后處理算法進行圖像分類處理，輸出道路圖像語義分割數據信息； 在步驟M5中，所述數據后處理算法包括： M51.基于所述道路綜合特征圖像數據信息，根據像素值的不同分離出不同類別的目標，輸出目標圖像數據信息； M52.基于所述目標圖像數據信息，利用形態學開閉環運算去除雜點，輸出去除雜點后的目標圖像數據信息； M53.基于所述去除雜點后的目標圖像數據信息，利用輪廓面積排列獲取置信度高的目標圖像數據信息； M54.將所述置信度高的目標圖像數據信息進行等間距整理，輸出道路圖像語義分割數據信息； 在步驟M1中，所述輸入HRNetv2-W18主干網進行不同尺寸的下采樣特征提取包括： M11.將所述道路圖像數據信息輸入HRNetv2-W18主干網的第一個模塊后輸出尺度為4倍下采樣特征圖，8倍下采樣特征圖，即第一圖像組； M12.將所述第一圖像組輸入HRNetv2-W18主干網的第二模塊后輸出尺度為4倍下采樣特征圖，8倍下采樣特征圖，16倍下采樣特征圖，即第二圖像組； M13.將所述第二圖像組輸入HRNetv2-W18主干網的第三個模塊后輸出尺度為4倍下采樣特征圖，8倍下采樣特征圖，16倍下采樣特征圖，32倍下采樣特征圖，即第三圖像組； M14.將所述第三圖像組輸入HRNetv2-W18主干網的第四個模塊后輸出尺度為4倍下采樣特征圖，8倍下采樣特征圖，16倍下采樣特征圖，32倍下采樣特征圖，即所述道路圖像的下采樣特征圖組；所述HRNetv2-W18主干網的第一個模塊包括多個多尺度組卷積，所述HRNetv2-W18主干網的第二模塊包括多尺度組卷積和多尺度卷積，所述HRNetv2-W18主干網的第三個模塊包括多尺度組卷積和多尺度卷積，所述HRNetv2-W18主干網的第四個模塊包括多尺度組卷積和多尺度卷積。

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