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龍圖騰網(wǎng)獲悉西北工業(yè)大學(xué);西北工業(yè)大學(xué)深圳研究院申請(qǐng)的專利一種基于動(dòng)態(tài)路由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的道路提取方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116665175B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202310761773.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/56；該發(fā)明授權(quán)一種基于動(dòng)態(tài)路由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的道路提取方法及系統(tǒng)是由高利鵬;蔡文靜設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-06-26向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于動(dòng)態(tài)路由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的道路提取方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于動(dòng)態(tài)路由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的道路提取方法及系統(tǒng)，通過(guò)DR?Net網(wǎng)絡(luò)對(duì)原始輸入圖像進(jìn)行下采樣，得到特征圖；根據(jù)實(shí)時(shí)輸入數(shù)據(jù)的尺度分布，使用路由空間對(duì)特征圖進(jìn)行處理，選取有數(shù)據(jù)依賴性的路由路徑形成尺度自適應(yīng)的動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；通過(guò)DR?Net網(wǎng)絡(luò)對(duì)動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行解碼操作，得到對(duì)應(yīng)特征圖；利用損失函數(shù)對(duì)動(dòng)態(tài)路由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行誤差修正，對(duì)特征圖進(jìn)行上采樣，實(shí)現(xiàn)端到端的道路提取。能夠?qū)τ诂F(xiàn)實(shí)中的多尺度道路進(jìn)行有效提取，最后還考慮了計(jì)算約束，可以進(jìn)一步降低成本，提升網(wǎng)絡(luò)效率。

本發(fā)明授權(quán)一種基于動(dòng)態(tài)路由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的道路提取方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于動(dòng)態(tài)路由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的道路提取方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、通過(guò)DR-Net網(wǎng)絡(luò)對(duì)原始輸入圖像進(jìn)行下采樣，得到特征圖，通過(guò)2個(gè)尺度自適應(yīng)卷積對(duì)原始輸入圖像進(jìn)行14下采樣，得到大小為原始輸入14的特征圖，尺度自適應(yīng)卷積的尺度回歸層初始化公式為： 其中，為尺度回歸層的初始化卷積核，為尺度回歸層的初始化偏差，為卷積核中的位置，為樣本，為正態(tài)分布，為標(biāo)準(zhǔn)差； S2、根據(jù)實(shí)時(shí)輸入數(shù)據(jù)的尺度分布，使用路由空間對(duì)步驟S1得到的特征圖進(jìn)行處理，選取有數(shù)據(jù)依賴性的路由路徑形成尺度自適應(yīng)的動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，具體為： 路由空間分L層，由若干個(gè)路由單元組成；前三層的路由單元個(gè)數(shù)分別為1、2、3，其余每層路由單元不超過(guò)4個(gè)，相鄰路由單元的采樣比例為2，最小尺度的特征圖尺度為原始輸入大小的132；尺度相同的同一級(jí)路由單元在前向傳播的過(guò)程中，支持跳躍連接；前后層的路由單元支持多路徑路由，即在特征尺度變換時(shí)，路由節(jié)點(diǎn)最多選擇3條尺度變換路徑； S3、通過(guò)DR-Net網(wǎng)絡(luò)對(duì)步驟S2得到的動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行解碼操作，得到對(duì)應(yīng)特征圖； S4、利用損失函數(shù)對(duì)動(dòng)態(tài)路由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行誤差修正，對(duì)步驟S3得到的特征圖進(jìn)行上采樣，實(shí)現(xiàn)端到端的道路提取。

如需購(gòu)買(mǎi)、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類(lèi)似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人西北工業(yè)大學(xué);西北工業(yè)大學(xué)深圳研究院，其通訊地址為：710072 陜西省西安市碑林區(qū)友誼西路127號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。