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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种自动驾驶多任务视觉感知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：CN116824537B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202211467563.2，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种自动驾驶多任务视觉感知方法是由唐伦;黄昂;陈前斌设计研发完成，并于2022-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自动驾驶多任务视觉感知方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种自动驾驶多任务视觉感知方法，属于自动驾驶领域。采取硬约束式多任务网络的方式同时利用目标检测和语义分割的方法对图像进行全面的感知；采用单阶段目标检测网络yolov5的主干网络和特征金字塔网络组成网络的编码器，实现对图像的特征进行提取和融合。利用目标检测解码器和语义分割解码器来分别实现对行人、车辆的目标检测和车道线及可行驶区域的语义分割任务；采用卷积和特征图拼接代替传统残差模块中的相加来融合共享网络层中的位置信息，减少了目标边缘定位信息的丢失从而改善了车道线和可行驶区域之间的边缘检测模糊的问题。利用任务学习挖掘不同检测任务间的隐藏信息，从而提高模型整体的检测精度。

本发明授权一种自动驾驶多任务视觉感知方法在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶多任务视觉感知方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： S1：图像在送入检测网络之前会经过Resize模块，对图像进行预处理，然后将预处理后的图像集送入到检测网络中； S2：对送入网络中的图像进行处理，经过主干网络进行特征提取，并通过颈部网络进行特征融合； S3：将融合后的特征分别输入到目标检测解码器和语义分割解码器中，以实现对车辆和行人的障碍物进行目标检测，对可行驶区域和车道线进行语义分割； S4：在语义分割头部中设计改进的残差连接模块，利用卷积和特征拼接的方式代替传统残差模块的相加，减少底层特征中定位信息的丢失，并基于改进的残差模块设计能够对车道线和可行驶区域进行语义分割的解码器，在解决分割边缘模糊问题的同时，提高语义分割的检测精度； 所述改进的残差连接模块具体为： 常规残差模块如公式1所示： 1 其中Z代表经过特征融合后的特征图，Xi和Yi分别表示需要进行融合的两个特征图，c1和c2分别表示特征图Xi和Yi的通道数，这里c1和c2相等以相加的形式完成特征融合；改进的残差模块如公式2所示： 2 T i为经过拼接后的特征图，Ti、Xi、Yi之间的关系如公式3和4所示： 3 4 这里c1与c2不需要相等，其中保留的为含有丰富定位信息的底层特征图，在后续上采样恢复分辨率时，利用这部分信息来进行不同区域的精确分割；利用1*1的卷积将拼接后的特征图进行特征融合并恢复成原来的维度。

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