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龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳市銳明像素科技有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利基于深度學(xué)習(xí)的占道施工識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備及程序產(chǎn)品獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)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：CN120318766B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12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(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202510725874.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/52；該發(fā)明授權(quán)基于深度學(xué)習(xí)的占道施工識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備及程序產(chǎn)品是由王鵬;張凱;劉加美設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-03向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本基于深度學(xué)習(xí)的占道施工識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備及程序產(chǎn)品在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的占道施工識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備及程序產(chǎn)品。該識(shí)別方法在骨干網(wǎng)絡(luò)中引入AW?MSSPP模塊，利用多尺度融合結(jié)構(gòu)提取第一輸入特征中的多層次信息，并通過(guò)自適應(yīng)空間注意力機(jī)制調(diào)整不同位置的特征權(quán)重，確保各尺度特征在空間上的精確對(duì)齊，從而提升模型對(duì)不同尺度的占道施工的識(shí)別效果。頸部網(wǎng)絡(luò)則集成MSFSA模塊，結(jié)合不同卷積核尺寸進(jìn)行多尺度特征提取與融合，并通過(guò)空間注意力聚焦關(guān)鍵區(qū)域、抑制干擾信息，增強(qiáng)特征表達(dá)能力，提高對(duì)不同尺度和復(fù)雜目標(biāo)的感知效果。此外，骨干網(wǎng)絡(luò)中設(shè)置MSE?C2f模塊，融合多尺度卷積與改進(jìn)型CSP瓶頸結(jié)構(gòu)，顯著增強(qiáng)模型對(duì)復(fù)雜模式的建模能力，有效提升整體識(shí)別性能。

本發(fā)明授權(quán)基于深度學(xué)習(xí)的占道施工識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備及程序產(chǎn)品在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于深度學(xué)習(xí)的占道施工識(shí)別方法，其特征在于，包括： 基于預(yù)先訓(xùn)練完成的占道施工識(shí)別模型的骨干網(wǎng)絡(luò)對(duì)待識(shí)別圖像進(jìn)行特征提取，得到圖像特征；所述待識(shí)別圖像包括道路； 基于所述占道施工識(shí)別模型的頸部網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述圖像特征進(jìn)行融合，得到目標(biāo)融合特征； 基于所述占道施工識(shí)別模型的識(shí)別網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述目標(biāo)融合特征進(jìn)行識(shí)別，得到所述待識(shí)別圖像中占道施工的識(shí)別結(jié)果； 其中，所述骨干網(wǎng)絡(luò)設(shè)置有AW-MSSPP模塊，所述AW-MSSPP模塊包括第一卷積層、多尺度融合結(jié)構(gòu)以及第二卷積層，針對(duì)輸入所述AW-MSSPP模塊的第一輸入特征： 通過(guò)所述第一卷積層對(duì)所述第一輸入特征執(zhí)行通道壓縮操作，得到第一壓縮特征； 通過(guò)所述多尺度融合結(jié)構(gòu)對(duì)所述第一壓縮特征執(zhí)行基于空間注意力的多尺度特征融合操作，得到第一融合特征； 通過(guò)所述第二卷積層對(duì)所述第一融合特征執(zhí)行通道擴(kuò)展操作，得到所述第一輸入特征對(duì)應(yīng)的第一輸出特征； 其中，所述多尺度融合結(jié)構(gòu)包多尺度池化層、ESA層、自適應(yīng)權(quán)重層以及多尺度融合層，所述通過(guò)所述多尺度融合結(jié)構(gòu)對(duì)所述第一壓縮特征執(zhí)行基于空間注意力的多尺度特征融合操作，得到第一融合特征，包括： 通過(guò)所述多尺度池化層對(duì)所述第一壓縮特征執(zhí)行不同尺度的最大池化操作，得到各尺度對(duì)應(yīng)的池化結(jié)果； 針對(duì)每個(gè)尺度的所述池化結(jié)果，通過(guò)所述ESA層執(zhí)行空間注意力操作，得到每個(gè)尺度對(duì)應(yīng)的初始加權(quán)特征； 通過(guò)自適應(yīng)權(quán)重層對(duì)各尺度的初始加權(quán)特征進(jìn)行自適應(yīng)學(xué)習(xí)，輸出每個(gè)尺度對(duì)應(yīng)的目標(biāo)空間權(quán)重； 通過(guò)多尺度融合層將各尺度的目標(biāo)加權(quán)特征進(jìn)行拼接，得到所述第一融合特征，每個(gè)尺度的目標(biāo)加權(quán)特征基于對(duì)應(yīng)的所述初始加權(quán)特征和目標(biāo)空間權(quán)重得到。

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