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龙图腾网获悉深圳亿嘉和科技研发有限公司申请的专利基于深度学习的路面标识感知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：CN115830556B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202211494806.1，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权基于深度学习的路面标识感知方法是由潘国峰设计研发完成，并于2022-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的路面标识感知方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习的路面标识感知方法，先将高清可见光摄像头拍摄的图像进行预处理，然后通过共享卷积神经网络获得高维特征值，共享卷积神经网络的网络任务头分为道路分割头网络、车道线分割头网络和路面标识检测头网络，将高维特征值分别输入三个网络中，判断车道线分类标志位，判断提取路面标识轮廓标志位，最后将多任务融合，输出感知结果。本发明能够通过设计的融合网络将相机拍摄的RGB图像作为输入，通过网络提取深度特征，然后通过多任务框架输出路面要素mask和相应的类别，可以避免简单任务的冗余计算，也可以通过配置开关输出完整的路面感知分割mask。

本发明授权基于深度学习的路面标识感知方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的路面标识感知方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：将高清可见光摄像头拍摄的图像进行预处理，得到神经网络的输入格式Ii，然后通过共享卷积神经网络获得高维特征值Os，将高维特征值Os复制三份分别为Os1,Os2,Os3，其中共享卷积神经网络的网络任务头分三部分，包括道路分割头网络、车道线分割头网络和路面标识检测头网络； 步骤二：将步骤一中高维特征值Os1,Os2,Os3分别输入道路分割头网络、车道线分割头网络和路面标识检测头网络，然后分别输出道路分割结果oroad-mask、车道线分割结果oline-mask和路面标识检测框Obbox； 步骤三：判断车道线分类标志位；如果为1则对车道线进行分类，将步骤二中的oline-mask进行各车道线mask分离、图像尺度缩放得到车道线分类网络的输入特征Iline；然后通过预设的车道线分类网络，得到车道线类别，最后将车道线类别附加到各分割mask中得到Oi-line-mask；反之不进行车道线分类，直接输出车道线Oline-mask； 步骤四：判断提取路面标识轮廓标志位；如果为1则对路面标识轮廓进行前背景分割，将步骤二中的Obbox每一个目标区域进行裁剪获得基于目标的前背景图像，进行尺度缩放得到路面标识前背景分割网络的输入Ibbox；然后通过预设的前背景分割网络得到路面标识Obbox-mask；最后将各路面标识映射到原图中得到Oi-bbox-mask；反之不进行路面标识轮廓提取,直接输出路面标识检测框Obbox； 步骤五：多任务结果融合模块；如果属于地图重建或地图更新工作，即车道线分类标志位和路面标识轮廓标志位都为1，将步骤二中输出的Oroad-mask、步骤三中输出的Oi-line-mask、步骤四中输出的Oi-bbox-mask进行像素级融合,输出结果为路面地图要素输出结果；如果属于实时感知工作，即车道线分类标志位和路面标识轮廓标志位都为0，将步骤二中输出的Oroad-mask、步骤三中输出的Oline-mask、步骤四中输出的Obbox进行bbox和mask融合，输出结果为路面感知结果输出。

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