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龙图腾网获悉香港理工大学深圳研究院申请的专利一种基于深度学习的多颗粒度人机共融环境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：CN115482532B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202211008001.1，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权一种基于深度学习的多颗粒度人机共融环境感知方法是由范峻铭;郑湃;李树飞设计研发完成，并于2022-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的多颗粒度人机共融环境感知方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的多颗粒度人机共融环境感知方法，获取人机共融场景的RGB图像和深度图像；将所述RGB图像和所述深度图像输入编码网络，得到编码图像；将所述编码图像输入金字塔池化模块，得到池化图像；将所述池化图像输入解码网络，得到解码图像；将所述解码图像输入多粒度分割输出模块，得到不同粒度等级的场景分割图像；其中，所述粒度等级包括区域等级、实体等级以及实体的部分等级。不同粒度等级的场景分割图像为协作机器人提供更加完善的环境感知能力，使其能够根据环境和任务的不同自适应地切换不同粒度的环境感知分割结果，从而更好地进行后续协作行为决策和运动规划。

本发明授权一种基于深度学习的多颗粒度人机共融环境感知方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的多颗粒度人机共融环境感知方法，其特征在于，该方法包括步骤： 获取人机共融场景的RGB图像和深度图像；其中，所述RGB图像和所述深度图像是对同一人机共融场景拍摄得到的图像； 将所述RGB图像和所述深度图像输入编码网络，得到编码图像； 将所述编码图像输入金字塔池化模块，得到池化图像； 将所述池化图像输入解码网络，得到解码图像； 将所述解码图像输入多粒度分割输出模块，得到不同粒度等级的场景分割图像； 其中，所述粒度等级包括区域等级、实体等级以及实体的部分等级；所述编码网络包括：第一下采样模块、第二下采样模块、第三下采样模块、第四下采样模块、第一融合模块、第二融合模块、第三融合模块以及第四融合模块；所述金字塔池化模块包括：池化层、第四卷积层以及上采样层； 所述解码网络包括：第一上采样模块、第二上采样模块以及第三上采样模块；所述第一融合模块与所述第三上采样模块跳跃连接；所述第二融合模块与所述第二上采样模块跳跃连接；所述第三融合模块与所述第一上采样模块跳跃连接；所述第三上采样模块包括：第一卷积模块、第一上采样深度卷积模块、不同粒度等级的细化分割模块；所述细化分割模块包括：第一上采样卷积模块和第一卷积层；所述第一融合模块包括：第一池化卷积模块和第二池化卷积模块；所述多粒度分割输出模块包括：不同粒度等级的分割输出模块，各粒度等级的分割输出模块包括：第二上采样卷积模块、第二卷积层、第二上采样深度卷积模块以及第三上采样深度卷积模块； 所述将所述池化图像输入解码网络，得到解码图像，包括： 将所述池化图像输入第一上采样模块，得到不同粒度等级的第一细化分割图像以及第一上采样图像； 将所述第一上采样图像和第一细化分割图像输入所述第二上采样模块，得到不同粒度等级的第二细化分割图像以及第二上采样图像； 将所述第二上采样图像和第二细化分割图像输入所述第三上采样模块，得到不同粒度等级的第三细化分割图像以及第三上采样图像，并将所述第三细化分割图像以及所述第三上采样图像作为解码图像。

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香港理工大学深圳研究院，其通讯地址为：518057 广东省深圳市南山区粤海街道高新技术产业园南区粤兴一道18号香港理工大学产学研大楼205室；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”。