买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉华东理工大学申请的专利一种基于语义特征注意力融合的划线停车位检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114764785B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210211299.X，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于语义特征注意力融合的划线停车位检测方法是由陈志华;嵇恒铭;周宇;王子涵;张景轩设计研发完成，并于2022-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语义特征注意力融合的划线停车位检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及视频图像处理技术领域，提供了一种基于语义特征注意力融合的划线停车位检测方法，所述方法包括步骤：a.使用主干网络提取停车位图像的初始特征信息；b.使用特征注意融合模块对初始特性信息进行特征融合，得到融合特征；c.在融合特征上使用候选区域生成网络RPN生成候选区域特征；d.使用目标检测器对候选区域进行检测，直接得到图像中划线停车位目标的四个角点坐标信息。本发明实施例提供的基于语义特征注意力融合的划线停车位检测方法可以有效地提高划线停车位检测的平均精度并具有较高的鲁棒性。

本发明授权一种基于语义特征注意力融合的划线停车位检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语义特征注意力融合的划线停车位检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：提供待检测的划线停车位图像，并对所述的划线停车位图像进行主干网络特征提取，获取相应的映射特征；其中主干网络特征提取使用ResNet101网络和特征金字塔结构提取图像的多层残差映射特征，并用R1-Conv1～5表示； 步骤S2：搭建语义特征注意力融合网络模块，所述网络模块包括全局平均池化层和卷积层；将S1得到的映射特征输入到语义特征注意力融合网络模块中，得到融合特征；其中的语义特征注意力融合网络模块在整个划线停车位检测网络中共有4个；每个语义特征注意力融合网络模块有两个输入，其中一个输入是R1-Conv-5，另外一个输入在四个语义特征注意力融合网络模块中分别为R1-Conv-1～4；所述的语义特征注意力融合网络模块由卷积层，全局平均池化和激活函数组成，可以表示为： 其中 其中Y即R1-Conv-5，X在四个语义特征注意力融合网络模块中分别为R1-Conv-1～4，Z是语义特征注意力融合网络模块中的输出特征，σ1是Sigmoid激活函数，σ2是ReLU激活函数，表示矩阵中对应元素直接相乘，表示矩阵相加，表示为卷积操作，其中卷积核的大小为3×3，通道数从c变为cr，同样也表示为卷积操作，并且卷积核大小为1×1，通道数从cr变为c，AvgPool表示为全局平均池化； 步骤S3：搭建RPN网络层和ROI层，所述RPN网络包含分类模块和回归模块；将S2中得到的融合特征输入到RPN网络中，得到初步的候选区域框，使用ROI层将候选区域框和S2中的融合特征映射为候选区域特征； 步骤S4：搭建目标检测器，所述目标检测器包括全连接层和预测头；将S3中得到的候选区域特征输入到目标检测器中，得到划线停车位检测结果，结果的形式为图像中划线停车位目标的四个角点坐标值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华东理工大学，其通讯地址为：200237 上海市徐汇区梅陇路130号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。