深圳市万物云科技有限公司吕勤学获国家专利权
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龙图腾网获悉深圳市万物云科技有限公司申请的专利基于深度学习的道路落叶检测方法、装置及相关组件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：CN116030400B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202310038124.8，技术领域涉及：G06V20/50；该发明授权基于深度学习的道路落叶检测方法、装置及相关组件是由吕勤学;刘子伟;姚钊盈;王俊宜;郑泽涛设计研发完成，并于2023-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的道路落叶检测方法、装置及相关组件在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的道路落叶检测方法、装置及相关组件，方法包括：获取并处理图像数据，并对其分别进行目标检测标注和语义分割标注，得到目标检测数据集和语义分割数据集；通过所述目标检测数据集与所述语义分割数据集分别训练目标检测网络与语义分割网络，并得到目标检测模型与语义分割模型；将待检测图像输入所述目标检测模型进行目标检测，得到检测框并输出推理图片；将所述推理图片输入语义分割模型进行语义分割；计算落叶像素点个数与道路像素点个数的比值，判断是否出现落叶堆积的情况。该方法通过计算落叶像素点个数与道路像素点个数的比值，可有效地衡量道路上落叶密集程度。
本发明授权基于深度学习的道路落叶检测方法、装置及相关组件在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的道路落叶检测方法，其特征在于，包括； 获取图像数据，对所述图像数据进行数据清洗和数据增强，并对所述图像数据分别进行目标检测标注和语义分割标注，得到目标检测数据集和语义分割数据集；其中，目标检测标注的信息包括落叶的位置信息和类别信息，语义分割标注的信息包括落叶的多边形坐标以及标签信息； 通过所述目标检测数据集训练目标检测网络，得到目标检测模型； 通过所述语义分割数据集训练语义分割网络，得到语义分割模型； 将待检测图像输入所述目标检测模型进行目标检测得到检测框并输出推理图片； 将所述推理图片输入语义分割模型进行语义分割以统计所述检测框内的落叶像素点个数； 计算所述落叶像素点个数与道路像素点个数的比值，比较所述比值与阈值的大小，若所述比值大于所述阈值，则判定出现落叶堆积需要清扫，若所述比值小于阈值则判定为正常。
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