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龙图腾网恭喜中山大学·深圳;中山大学申请的专利一种自动驾驶场景下的异构多任务协同系统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：CN115131753B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210410414.6，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种自动驾驶场景下的异构多任务协同系统是由张礼霆;吴洋鑫;梁小丹设计研发完成，并于2022-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自动驾驶场景下的异构多任务协同系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种自动驾驶场景下的异构多任务协同系统，该系统以端到端的方式学习特定任务的提示，然后基于交叉注意机制对适配器功能进行建模，从而将语言信息作为先验知识纳入视觉特征中；可以显著提高现成的在单任务学习中有强大性能的预训练模型在多任务学习中的性能，且无需重新设计预训练方案或增加训练模型的开销，实现了在训练中较好地迁移到特定的下游任务。

本发明授权一种自动驾驶场景下的异构多任务协同系统在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶场景下的异构多任务协同系统，其特征在于，包括图像编码器、文本编码器、适配器、物体探测器和分割解码器；图像编码器用于对采集的车辆行驶道路图像中的图像进行编码；文本编码器用于对采集的车辆行驶道路图片中的文本进行编码；适配器用于对编码后的图像和文本进行适配；物体探测器用于进行交通物体检测；分割解码器将经适配后的文本进行语义分割任务处理，将经适配后的图像进行可驱动路面分割任务处理，将物体探测器的数据进行交通物体检测任务处理；在进行语义分割任务处理和可驱动路面分割任务处理时，分割解码器的头部包括基于MaskFormer的头部；所述的MaskFormer由一个全卷积像素解码器和一个transformer解码器模块组成，它将分割任务看作一个掩码的分类任务；在进行交通物体检测任务处理时，分割解码器的头部包括SparseR-CNN，SparseR-CNN将一组固定数目的可学习的区域建议框输入一系列动态实例交互头部结构用于预测；针对处理未标记的数据，系统使用自训练的方法，基于每个任务的可用标注训练了三个单任务教师模型，并使用它们在未标记的数据上生成伪标签，其中单任务教师模型沿用了在已标记的数据上训练过的SparseR-CNN和MaskFormer相同的网络架构和训练方式；尽管三个任务有不一致的输出形式，它们都需要确定框和像素的类别，使用特定于任务类别的prompt来完成模型参数的微调： ni是指属于特定任务的类别名字的特征，vi是可学习的上下文参数，Gen是prompt生成函数，TE是文本编码器，L2_NORM是L2正则化。

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山大学·深圳;中山大学，其通讯地址为：518107 广东省深圳市光明区公常路66号中山大学深圳校区；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”。