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龙图腾网获悉北京信息科技大学申请的专利基于改进SOLO的非结构化道路场景实例分割方法及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：CN116543358B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202310302650.0，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权基于改进SOLO的非结构化道路场景实例分割方法及系统是由谷玉海设计研发完成，并于2023-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进SOLO的非结构化道路场景实例分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于改进SOLO的非结构化道路场景实例分割方法及系统，其包括：将获取的图像数据集进行预处理后，将图像数据集划分为训练集和测试集；将训练集输入预先构建的改进的SOLOV2实例分割模型中，对该模型进行训练，得到训练好的改进的SOLOV2实例分割模型；其中，改进的SOLOV2实例分割模型为在SOLOV2实例分割模型的颈部网络添加增强路径，以减少特征传递过程的损失，并采用双重注意力指导特征选择，自适应地选择重要特征；将测试集输入训练好的改进的SOLOV2实例分割模型中，输出实例分割结果。本发明能减少特征损失，提高不同尺度目标的分割能力。

本发明授权基于改进SOLO的非结构化道路场景实例分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进SOLO的非结构化道路场景实例分割方法，其特征在于，包括： 将获取的图像数据集进行预处理后，将图像数据集划分为训练集和测试集； 将训练集输入预先构建的改进的SOLOV2实例分割模型中，对该模型进行训练，得到训练好的改进的SOLOV2实例分割模型；其中，改进的SOLOV2实例分割模型为在SOLOV2实例分割模型的颈部网络添加增强路径，以减少特征传递过程的损失，并采用双重注意力指导特征选择，自适应地选择重要特征； 将测试集输入训练好的改进的SOLOV2实例分割模型中，输出实例分割结果； 构建的改进的SOLOV2实例分割模型，包括： 在颈部网络添加增强路径，构建PAFPN网络结构，以缩短低层信息与高层信息的传递路径； 在ResNet的输出与PAFPN网络自上而下路径的各层之间添加双重注意力模块，双重注意力模块包括两个通道注意力模块和一个空间注意力模块，由通道注意力关注通道信息，以确定重要的特征，由空间注意力关注空间信息，以确定重要信息的位置； 构建PAFPN网络结构，包括：在FPN右侧增加自底向上的连接路径，不同层之间通过一个构建块连接； 通道注意力模块，包括： 将输入特征F划分为两个分支； 第一分支每个通道内进行全局平均池化，聚合全部特征信息，第二分支每个通道内进行最大池化，只保留最有效的特征； 两分支不同池化后的输出特征尺寸均为C×1×1，C表示通道数； 对池化后的特征依次进行1×1卷积通道降维、非线性ReLU函数激活和1×1卷积通道升维，还原维度得到平均池化分支输出特征Favgpool和最大池化分支输出特征Fmaxpool； 对特征Favgpool和Fmaxpool进行add融合后，利用sigmoid函数进行激活，与特征F融合得到最终输出Fout； 空间注意力模块，包括： 将特征F的通道数调整为1，输出尺寸为1×H×W，最大池化和平均池化的输出特征在通道维度上合并得到2×H×W的特征，使用7×7卷积核对合并后的特征进行卷积；其中，H、W表示特征图的高和宽； 通过sigmoid函数激活输出具备空间信息权重的单通道特征向量，与特征F融合实现自适应细化，得到最终输出Fout。

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