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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于多尺度网络的复杂交通路景图像分割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：CN119445101B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411450122.0，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于多尺度网络的复杂交通路景图像分割检测方法是由杨旭升;陈龙;史秀纺;张文安;付明磊;刘浩淼;沈林强;尤胜坤设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度网络的复杂交通路景图像分割检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种用于复杂交通路景图像的语义分割方法，包括以下步骤：首先进行数据集的预处理，然后采用Tr‑Net网络作为基础，该网络具备编码‑解码结构，其中编码器为双通路结构，分别对应上下文通路和空间通路。编码器的空间通路采用预训练的ResNet50网络，每通过两个残差块进行特征提取后，进行M‑AFB注意力融合，并与上下文通路的特征图进行融合。最后通过解码器上采样完成最终的图像语义分割动作。本发明中，Tr‑Net通过使用M‑ASMB多尺度空洞卷积块捕获更广泛的上下文信息，增加模型的感受野，M‑AFB通过区域注意力和像素注意力机制学习图像特征权重，进行特征融合。Tr‑Net的多尺度结构网络，有效地提升了模型语义分割的精准性和鲁棒性，以及算法效率。

本发明授权一种基于多尺度网络的复杂交通路景图像分割检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度网络的复杂交通路景图像分割检测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：获取待处理的数据源图像，对数据源图像进行类别标记，然后对数据源图像进行几何变换和像素变换，并划分对应的数据集； 步骤2：采用TR‑NET网络构建编码‑解码结构作为网络的全局结构，编码器采用双通路结构，包括上下文通路及空间注意力通路；步骤2中，所述上下文通路包括五个M‑ASMB块和一个ResNet残差块，空间注意力通路包括五个ResNet残差块和两个M‑AFB块；在编码器的深层，上下文和空间注意力通路通过特征融合再经过一个M‑AFB块和一个ASPP块，输出最终的特征图到解码器； 其中，采用M‑ASMB作为上下文通路获取更广泛的上下文信息；步骤2中，考虑到密集卷积的相较于空洞卷积的感受野小，上下文通路着重捕获图像的全局上下文信息，每个M‑ASMB块采用一组不同的空洞率，通过不同的空洞率来增大感受野，进行一组卷积操作后，每个层输出的特征图进行特征拼接，然后和源特征图进行特征融合； 其中，采用ResNet残差块与M‑AFB结合作为空间注意力通路，捕获局部特征；步骤2中，M‑AFB作为多尺度注意力融合块，学习来自于空间通路以及上下文通路的特征图，融合这些特征，然后对特征图进行区域注意力以及像素注意力计算，最后将注意力进行权重融合加权，调整通道数后进行特征融合，输出到下一层； 其中，采用ASPP对编码器深层特征图运用空洞卷积，捕获不同尺度的上下文信息； 步骤3：采用Unet解码器进行上采样操作，融合处理不同层的特征，恢复分辨率得到最终的分割图像。

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