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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利一种道路识别的方法以及相关装置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：CN117011692B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202211273778.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种道路识别的方法以及相关装置是由李亚宁;高树峰设计研发完成，并于2022-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种道路识别的方法以及相关装置在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种道路识别的方法以及相关装置，能够应用于人工智能、智慧交通、辅助驾驶、车联网等各种场景。该方法能够在遥感影像的基础上，将通行流量特征以及通行速度特征纳入考虑，能够降低道路类型识别的难度，提高识别精度和召回率。该方法至少涉及人工智能中机器学习等技术。上述方法包括：获取待识别道路区域的通行流量特征以及通行速度特征；获取待识别道路区域的遥感影像；对遥感影像进行特征提取处理，得到待识别道路区域的道路路网特征；基于目标道路识别模型对通行流量特征、通行速度特征以及道路路网特征进行道路识别处理，得到目标分类结果，目标分类结果用于指示待识别道路区域中的道路的道路类型。

本发明授权一种道路识别的方法以及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种道路识别的方法，其特征在于，包括： 获取待识别道路区域的通行流量特征以及通行速度特征，所述通行流量特征用于指示在所述待识别道路区域上通行的车辆流量，所述通行速度特征用于指示在所述待识别道路区域上通行的车辆的行驶速度； 获取所述待识别道路区域中每条道路的遥感影像； 对所述遥感影像进行特征提取处理，得到所述待识别道路区域的道路路网特征； 将所述通行流量特征作为第一通道图层、将所述通行速度特征作为第二通道图层、以及将所述道路路网特征作为第三通道图层，所述第一通道图层、所述第二通道图层以及所述第三通道图层构成RGB通道； 将所述第一通道图层、所述第二通道图层以及所述第三通道图层进行建模处理，得到目标融合特征； 将所述目标融合特征输入目标道路识别模型中的D-linkNet网络，以通过所述D-linkNet网络中的编码器子网络对所述目标融合特征进行编码处理，得到第一输出特征；所述目标道路识别模型的训练过程包括：获取训练样本的通行流量特征表示、通行速度特征表示以及道路路网特征表示，所述训练样本是在所述通行流量特征表示、所述通行速度特征表示以及所述道路路网特征表示融合后得到的融合特征上已标注了预设道路类型的样本，所示道路路网特征表示由所述训练样本的遥感影像得到；将所述通行流量特征表示、所述通行速度特征表示以及所述道路路网特征表示作为初始道路识别模型的输入，得到目标道路类型；计算所述目标道路类型与所述预设道路类型之间的差异，得到目标损失值；基于所述目标损失值对所述初始道路识别模型的模型参数进行更新，得到所述目标道路识别模型； 将所述第一输出特征输入到所述D-linkNet网络中的特征提取子网络中进行特征提取处理，得到第二输出特征，所述特征提取子网络由空洞卷积与卷积块注意力模块构成；所述特征提取子网络包括多个提取单元，所述各个提取单元处理的过程相互并联，各自的输出在所述特征提取子网络的末端相加后，作为所述特征提取子网络的整体输出，从而得到所述第二输出特征； 将所述第一输出特征和所述第二输出特征输入至所述D-linkNet网络中的解码器子网络中，以通过所述D-linkNet网络中的解码器子网络进行解码处理，得到目标分类结果，所述目标分类结果用于指示所述待识别道路区域中的道路的道路类型。

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