浙江大学梁秀波获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于改进型Deeplabv3+网络模型的道路场景分割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：CN116665153B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202310711740.5，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种基于改进型Deeplabv3+网络模型的道路场景分割方法是由梁秀波;毕水秀;王宏志设计研发完成，并于2023-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于改进型Deeplabv3+网络模型的道路场景分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进型Deeplabv3+网络模型的道路场景分割方法，包括获取道路场景图像数据并进行预处理，生成标签图像；将预处理图像和标签图像组合，得到数据集并分为训练集、验证集和测试集；构建改进型Deeplabv3+网络模型；训练集和验证集用来训练改进型Deeplabv3+网络模型；将测试集的预处理图像输入训练好的模型，得到道路场景图像的分割结果。本发明采用四元数卷积取代二维卷积，提高网络的拟合能力，降低参数量；采用大卷积替换空洞卷积对空间金字塔池化模块进行重构，增加有效感受野并提高对待征信息的复用效率；在解码端引入编码端中降采样层输出的特征图和注意力机制模块，实现多尺度特征融合和细节感知；将模型的训练和推理解耦，减少计算量和内存消耗。
本发明授权一种基于改进型Deeplabv3+网络模型的道路场景分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进型Deeplabv3+网络模型的道路场景分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 1获取道路场景图像数据； 2对所述道路场景图像数据进行预处理，根据预处理图像生成标签图像；将预处理图像和对应的标签图像按照一一对应的方式进行组合，得到数据集；将数据集分为训练集、验证集和测试集； 3引入四元数卷积来改进ConvNeXt网络；以Deeplabv3+网络为原型，将改进的ConvNeXt网络替换主干网络中的Xception网络，在解码端引入编码端中降采样层输出的特征图和注意力机制模块，构建改进型Deeplabv3+网络模型； 4所述训练集和验证集用来训练改进型Deeplabv3+网络模型； 5将所述测试集的预处理图像输入训练好的改进型Deeplabv3+网络模型，得到道路场景图像的分割结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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