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龙图腾网获悉西北工业大学;西北工业大学深圳研究院申请的专利一种基于动态路由神经网络的道路提取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：CN116665175B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202310761773.0，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于动态路由神经网络的道路提取方法及系统是由高利鹏;蔡文静设计研发完成，并于2023-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态路由神经网络的道路提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态路由神经网络的道路提取方法及系统，通过DR‑Net网络对原始输入图像进行下采样，得到特征图；根据实时输入数据的尺度分布，使用路由空间对特征图进行处理，选取有数据依赖性的路由路径形成尺度自适应的动态神经网络结构；通过DR‑Net网络对动态神经网络结构进行解码操作，得到对应特征图；利用损失函数对动态路由神经网络进行误差修正，对特征图进行上采样，实现端到端的道路提取。能够对于现实中的多尺度道路进行有效提取，最后还考虑了计算约束，可以进一步降低成本，提升网络效率。

本发明授权一种基于动态路由神经网络的道路提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于动态路由神经网络的道路提取方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过DR-Net网络对原始输入图像进行下采样，得到特征图，通过2个尺度自适应卷积对原始输入图像进行14下采样，得到大小为原始输入14的特征图，尺度自适应卷积的尺度回归层初始化公式为： 其中，为尺度回归层的初始化卷积核，为尺度回归层的初始化偏差，为卷积核中的位置，为样本，为正态分布，为标准差； S2、根据实时输入数据的尺度分布，使用路由空间对步骤S1得到的特征图进行处理，选取有数据依赖性的路由路径形成尺度自适应的动态神经网络结构，具体为： 路由空间分L层，由若干个路由单元组成；前三层的路由单元个数分别为1、2、3，其余每层路由单元不超过4个，相邻路由单元的采样比例为2，最小尺度的特征图尺度为原始输入大小的132；尺度相同的同一级路由单元在前向传播的过程中，支持跳跃连接；前后层的路由单元支持多路径路由，即在特征尺度变换时，路由节点最多选择3条尺度变换路径； S3、通过DR-Net网络对步骤S2得到的动态神经网络结构进行解码操作，得到对应特征图； S4、利用损失函数对动态路由神经网络进行误差修正，对步骤S3得到的特征图进行上采样，实现端到端的道路提取。

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西北工业大学;西北工业大学深圳研究院，其通讯地址为：710072 陕西省西安市碑林区友谊西路127号；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”。