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申请/专利权人：成都阿加犀智能科技有限公司

摘要：本申请公开了一种实时环境语义感知方法、装置、设备及介质，涉及机器视觉技术领域，用于解决现有技术无法提供既经济又高效的草坪维护解决方案的问题。所述方法包括：对当前环境进行实时图像采集，获取原始采集图像；将所述原始采集图像输入训练好的图像分割模型，获得目标分割图像；其中，所述训练好的图像分割模型是基于改进的RepViT‑M1.1模块获得的；根据所述目标分割图像的类别，确定是否对草坪进行自适应修剪。以通过基于改进的RepViT‑M1.1模块获得的训练好的图像分割模型，来获得目标分割图像，从而，大幅提升了环境感知能力，提高图像分割精度和效率，为广大用户提供一种既经济又高效的草坪维护解决方案。

主权项：1.一种实时环境语义感知方法，其特征在于，应用于自动割草机场景，所述方法包括：对当前环境进行实时图像采集，获取原始采集图像；将所述原始采集图像输入训练好的图像分割模型，获得目标分割图像；其中，所述训练好的图像分割模型是基于改进的RepViT-M1.1模块获得的，且所述改进的RepViT-M1.1模块将由原始采集图像的特征图拆分获得的2个特征图，与基于全连接网络和softmax操作获得动态权重进行加权和，以获得第一特征图；所述训练好的图像分割模型包括依次连接的第一阶段、第二阶段、第三阶段、第四阶段、第五阶段、注意力模块、多尺度特征融合模块和分割头；所述第一阶段用于对原始采集图像进行下采样，以获得14大小的特征图；所述第二阶段用于对所述14大小的特征图进行下采样，以获得18大小的特征图；所述第三阶段用于对所述18大小的特征图进行下采样，以获得116大小的特征图；所述第四阶段用于对所述116大小的特征图进行下采样，以获得132大小的特征图；所述第五阶段中包括改进的RepViT-M1.1模块，且所述第五阶段用于对所述132大小的特征图进行处理，以获得第一特征图；所述注意力模块用于分别对所述116大小的特征图、所述132大小的特征图以及所述第一特征图进行特征增强，以获得3个不同尺度的特征图；所述多尺度特征融合模块用于对所述3个不同尺度的特征图进行特征融合，以获得融合特征图；所述分割头用于对所述融合特征图进行上采样，以获得所述目标分割图像；根据所述目标分割图像的类别，确定是否对草坪进行自适应修剪。

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