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龙图腾网获悉东风悦享科技有限公司申请的专利一种新的无人公交系统快速语义分割方法、系统及存储介质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：CN116612282B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202310607513.8，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种新的无人公交系统快速语义分割方法、系统及存储介质是由熊迹;徐昀;骆嫚;王科未设计研发完成，并于2023-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种新的无人公交系统快速语义分割方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种新的无人公交系统快速语义分割方法、系统及存储介质，所述方法包括M1.无人公交行驶在道路上，基于车载摄像头实时获取道路图像数据信息，将所述道路图像数据信息输入HRNetv2‑W18主干网进行不同尺寸的下采样特征提取，输出道路图像的下采样特征图组；M2.将所述道路图像的下采样特征图组输入OCR网络进行上下文目标像素特征增强，输出增强后的道路图像数据信息；M3.将所述增强后的道路图像数据信息输入CBAM网络进行通道。本发明不仅实现多种尺度的目标高精度提取，利用新的上下文提取模块，强化不同像素特征表示能力，而且利用注意力机制，在不同尺度的特征上，提升不同尺度的特征提取性能。

本发明授权一种新的无人公交系统快速语义分割方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种新的无人公交系统快速语义分割方法，其特征在于，所述方法包括： M1.无人公交行驶在道路上，基于车载摄像头实时获取道路图像数据信息，将所述道路图像数据信息输入HRNetv2-W18主干网进行不同尺寸的下采样特征提取，输出道路图像的下采样特征图组； M2.将所述道路图像的下采样特征图组输入OCR网络进行上下文目标像素特征增强，输出增强后的道路图像数据信息； M3.将所述增强后的道路图像数据信息输入CBAM网络进行通道和空间的两个独立维度的训练，输出道路图像的注意力图数据信息； M4.将所述道路图像的注意力图数据信息乘以所述增强后的道路图像数据信息并进行自适应特征修饰，输出道路综合特征图像数据信息； M5.基于所述道路综合特征图像数据信息，采用数据增广算法和数据后处理算法进行图像分类处理，输出道路图像语义分割数据信息； 在步骤M5中，所述数据后处理算法包括： M51.基于所述道路综合特征图像数据信息，根据像素值的不同分离出不同类别的目标，输出目标图像数据信息； M52.基于所述目标图像数据信息，利用形态学开闭环运算去除杂点，输出去除杂点后的目标图像数据信息； M53.基于所述去除杂点后的目标图像数据信息，利用轮廓面积排列获取置信度高的目标图像数据信息； M54.将所述置信度高的目标图像数据信息进行等间距整理，输出道路图像语义分割数据信息； 在步骤M1中，所述输入HRNetv2-W18主干网进行不同尺寸的下采样特征提取包括： M11.将所述道路图像数据信息输入HRNetv2-W18主干网的第一个模块后输出尺度为4倍下采样特征图，8倍下采样特征图，即第一图像组； M12.将所述第一图像组输入HRNetv2-W18主干网的第二模块后输出尺度为4倍下采样特征图，8倍下采样特征图，16倍下采样特征图，即第二图像组； M13.将所述第二图像组输入HRNetv2-W18主干网的第三个模块后输出尺度为4倍下采样特征图，8倍下采样特征图，16倍下采样特征图，32倍下采样特征图，即第三图像组； M14.将所述第三图像组输入HRNetv2-W18主干网的第四个模块后输出尺度为4倍下采样特征图，8倍下采样特征图，16倍下采样特征图，32倍下采样特征图，即所述道路图像的下采样特征图组；所述HRNetv2-W18主干网的第一个模块包括多个多尺度组卷积，所述HRNetv2-W18主干网的第二模块包括多尺度组卷积和多尺度卷积，所述HRNetv2-W18主干网的第三个模块包括多尺度组卷积和多尺度卷积，所述HRNetv2-W18主干网的第四个模块包括多尺度组卷积和多尺度卷积。

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