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龙图腾网获悉中南大学深圳研究院申请的专利一种雾天交通场景图像语义分割方法及相关设备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：CN116843899B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202310852538.4，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种雾天交通场景图像语义分割方法及相关设备是由邓晓衡;蒋平;裴新军;王磊磊;张菁菁;吕聪昊设计研发完成，并于2023-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种雾天交通场景图像语义分割方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种雾天交通场景图像语义分割方法及相关设备，包括：获取雾天交通场景图像集；构建包括双任务特征提取模块、用于将图像从欧几里得空间投影至图空间的映射模块、用于捕获特征图之间依赖关系的信心配对增强模块、用于将图像从图空间投影至欧几里得空间的反映射模块、互监督模块的模糊图像语义分割网络；将雾天交通场景图像集输入模糊图像语义分割网络进行训练，得到训练后的模糊图像语义分割网络；将待处理的目标交通场景图像输入训练后的模糊图像语义分割网络进行语义分割，得到分割结果；与现有技术相比，实现了在标签数据有缺陷的情况下，仍然能够依据同行任务的指导来提高语义分割的准确性，从而提高智能驾驶的安全性。

本发明授权一种雾天交通场景图像语义分割方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种雾天交通场景图像语义分割方法，其特征在于，包括： 步骤1，获取雾天交通场景图像集； 步骤2，构建模糊图像语义分割网络，所述模糊图像语义分割模型包括依次连接的双任务特征提取模块、用于将图像从欧几里得空间投影至图空间的映射模块、用于捕获特征图之间依赖关系的信心配对增强模块、用于将图像从图空间投影至欧几里得空间的反映射模块、互监督模块； 步骤3，将所述雾天交通场景图像集输入所述模糊图像语义分割网络进行训练，得到训练后的模糊图像语义分割网络； 步骤4，将待处理的目标交通场景图像输入所述训练后的模糊图像语义分割网络进行语义分割，得到分割结果； 所述双任务特征提取模块包括：第一残差块、第二残差块、第三残差块、第四残差块、第一膨胀卷积层、第二膨胀卷积层、第三膨胀卷积层、第一卷积层和拼接层；将所述预处理后的雾天交通场景图像集输入所述双任务特征模块，通过所述第一残差块、所述第二残差块、所述第三残差块和所述第四残差块进行基础特征提取，得到第一语义特征图和第一轮廓特征图；将所述第一语义特征图分别输入第一膨胀卷积层、第二膨胀卷积层、第三膨胀卷积层和第一卷积层，得到多种尺度的语义特征图；将多种尺度的语义特征图、所述第一语义特征图和第一轮廓特征图输入所述拼接层进行融合，得到融合语义特征和轮廓特征的第二语义特征图；将所述第一轮廓特征图、所述第二语义特征图输入所述映射模块进行投影，得到图空间下的轮廓图和语义图； 所述信心配对增强模块包括：第一图间推理模块、第二图间推理模块、图内推理模块；将所述轮廓图和所述语义图输入所述信心配对增强模块，通过所述第一图间推理模块对所述语义图和所述轮廓图进行交叉推理，捕获所述语义图与所述轮廓图之间的依赖关系，得到增强后的语义图；通过所述第二图间推理模块对所述增强后的语义图和所述轮廓图进行交叉推理，捕获所述增强后的语义图与所述轮廓图之间的依赖关系，得到增强后的轮廓图；将所述增强后的语义图和所述增强后的轮廓图输入所述图内推理模块进行图内特征提取，得到增强后的语义特征图和增强后的轮廓特征图；将所述增强后的语义特征图和所述增强后的轮廓特征图输入所述反映射模块进行反投影，得到在原空间下的增强后的语义特征图和在原空间下的增强后的轮廓特征图。

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中南大学深圳研究院，其通讯地址为：518057 广东省深圳市高新技术产业园区南区虚拟大学园楼A510a；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”。

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