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龙图腾网获悉深圳市锐明像素科技有限公司申请的专利基于深度学习的占道施工识别方法、装置、电子设备及程序产品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：CN120318766B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510725874.1，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于深度学习的占道施工识别方法、装置、电子设备及程序产品是由王鹏;张凯;刘加美设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的占道施工识别方法、装置、电子设备及程序产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于深度学习的占道施工识别方法、装置、电子设备及程序产品。该识别方法在骨干网络中引入AW‑MSSPP模块，利用多尺度融合结构提取第一输入特征中的多层次信息，并通过自适应空间注意力机制调整不同位置的特征权重，确保各尺度特征在空间上的精确对齐，从而提升模型对不同尺度的占道施工的识别效果。颈部网络则集成MSFSA模块，结合不同卷积核尺寸进行多尺度特征提取与融合，并通过空间注意力聚焦关键区域、抑制干扰信息，增强特征表达能力，提高对不同尺度和复杂目标的感知效果。此外，骨干网络中设置MSE‑C2f模块，融合多尺度卷积与改进型CSP瓶颈结构，显著增强模型对复杂模式的建模能力，有效提升整体识别性能。

本发明授权基于深度学习的占道施工识别方法、装置、电子设备及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的占道施工识别方法，其特征在于，包括： 基于预先训练完成的占道施工识别模型的骨干网络对待识别图像进行特征提取，得到图像特征；所述待识别图像包括道路； 基于所述占道施工识别模型的颈部网络对所述图像特征进行融合，得到目标融合特征； 基于所述占道施工识别模型的识别网络对所述目标融合特征进行识别，得到所述待识别图像中占道施工的识别结果； 其中，所述骨干网络设置有AW-MSSPP模块，所述AW-MSSPP模块包括第一卷积层、多尺度融合结构以及第二卷积层，针对输入所述AW-MSSPP模块的第一输入特征： 通过所述第一卷积层对所述第一输入特征执行通道压缩操作，得到第一压缩特征； 通过所述多尺度融合结构对所述第一压缩特征执行基于空间注意力的多尺度特征融合操作，得到第一融合特征； 通过所述第二卷积层对所述第一融合特征执行通道扩展操作，得到所述第一输入特征对应的第一输出特征； 其中，所述多尺度融合结构包多尺度池化层、ESA层、自适应权重层以及多尺度融合层，所述通过所述多尺度融合结构对所述第一压缩特征执行基于空间注意力的多尺度特征融合操作，得到第一融合特征，包括： 通过所述多尺度池化层对所述第一压缩特征执行不同尺度的最大池化操作，得到各尺度对应的池化结果； 针对每个尺度的所述池化结果，通过所述ESA层执行空间注意力操作，得到每个尺度对应的初始加权特征； 通过自适应权重层对各尺度的初始加权特征进行自适应学习，输出每个尺度对应的目标空间权重； 通过多尺度融合层将各尺度的目标加权特征进行拼接，得到所述第一融合特征，每个尺度的目标加权特征基于对应的所述初始加权特征和目标空间权重得到。

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