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龙图腾网获悉上海友道智途科技有限公司申请的专利一种高精度地图多阶段语义特征提取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：CN116189149B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202310184543.2，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种高精度地图多阶段语义特征提取方法是由于文义;燕松;王恺设计研发完成，并于2023-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高精度地图多阶段语义特征提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了高精度地图多阶段语义特征提取方法，主要是对空中目标、地面要素和背景的识别模型进行了精准训练，进行了针对性的提取和区分，本公开提出了利用多阶段的模型推理结构由粗到细、步步拆解，使得对数量较少的目标类别分割效果更加明显、高效。

本发明授权一种高精度地图多阶段语义特征提取方法在权利要求书中公布了：1.一种高精度地图多阶段语义特征提取方法，其特征在于，包括如下步骤： 空中目标提取，模型采用SOTA的点云卷积语义分割模型ConvPoint针对空中目标中要素进行模型训练和推理，该阶段模型路面要素是其中的一类标签作为一个整体分割出来，为后续阶段的语义提取做准备；在预处理阶段时根据目标的类别进行归类，训练模型时对低于5%语义标签训练数据的样本量进行相应的数据增广；由于室外场景的点云数量巨大，在数据进行推理阶段采用滑窗遍历的方式进行，窗口的尺寸在单帧点云的分辨率不低于0.1米情况下不超过10*10米；空中目标和路面要素均是指高精地图构建中需要提取的元素：空中目标包括：护栏、杆状物、路牌；路面要素包括：车道线、箭头、路面标识； 路面要素和背景进行区分，模型采用相同的网络结构，该阶段的主要目的是对路面要素和路面其他区域进行剥离，这一阶段分割的主要目的有两个方面：一方面对路面的噪声进行滤除，提升后续阶段的分割结果；第二方面通过路面元素和路面其他区域的剥离，增强路面元素的几何信息，提升后续阶段的分割效果；第二阶段的模型推理采用滑窗遍历的方式进行，窗口的尺寸相较第一阶段模型扩大1倍；为了避免因模型分割导致的路面元素的点云缺，需要再遍历这一阶段模型推理后的路面元素每一个点云，利用knn最近邻查找的方法找到离该点云最近的点云并使其标签为路面元素； 路面要素细粒度分割，采用融合模型，对保留下来的路面元素进行细粒度分割，该阶段模型需要训练含有强度值输入和不含有强度值输入的两个模型，再通过冻结这两个模型的参数，利用模型输出的特征值，利用多层mlp结构进行特征融合，提升模型分割效果；模型推理采用滑窗遍历的方式。

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