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龙图腾网获悉福建理工大学申请的专利一种基于改进DeepLabV3+的城市道路场景分割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：CN117237890B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202311100515.4，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于改进DeepLabV3+的城市道路场景分割方法是由蔡思静;汪严昱;肖宇伟;蒋煜煜;周光明;曾健设计研发完成，并于2023-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进DeepLabV3+的城市道路场景分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于改进DeepLabV3+的城市道路场景分割方法，先在网络的骨干部分采用轻量级的MobileNetV2网络替换原网络结构，降低了参数量和复杂度，减少了网络的运行时间；其次在模型中多提取了一条低级特征，让解码部分融合更多尺度特征，减少由于下采样带来的空间信息损失；将ASPP模块用密集链接形式进行了改进并用深度可分离卷积替换原来的普通卷积，在模型上多处引入注意力机制模块。经过优化后的网络结构，在保持较高分类准确性的前提下，有效减少了计算时间，具有较好的性能表现和较强的可应用性。本发明聚焦于城市道路的场景理解，具有较高的复杂度、多样性和数据量，对无人驾驶的环境感知部分有着一定的作用。

本发明授权一种基于改进DeepLabV3+的城市道路场景分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进DeepLabV3+的城市道路场景分割方法，其特征在于：其包括以下步骤： 步骤1，获取城市交通场景图像，并进行随机的缩放、裁剪、水平翻转和数据预处理后得到训练图像； 步骤2，构建DeeplabV3+模型，DeeplabV3+模型包括编码端和解码端，在编码端增加一个特征提取支路进行浅层特征和深层特征的信息传递；在编码端将DeepLabV3+的骨干网络替换成MobileNetV2网络，MobileNetV2网络包括7个线性瓶颈结构，每个线性瓶颈结构包括若干个倒残差结构， 步骤3，训练图像经过DeeplabV3+模型编码端的深度卷积神经网络提取信息，训练图像经过骨干网络后下采样16倍；将下采样后的信息分别经过1x1卷积，以及空洞率为6、12、18的深度可分离卷积和池化层，并加上注意力机制的结果在通道维度拼接，之后通过1x1卷积降低通道数得到编码端特征图； 步骤4，DeeplabV3+模型解码端获取编码端的第一个倒残差结构的输出经过SE注意力机制和1*1卷积的结果，与第二个倒残差结构的输出经过SE注意力机制的结果进行拼接，以融合多尺度信息得到低级特征；再把编码端特征图采用双线性插值上采用4倍后与低级特征进行拼接后，再经过SE注意力机制和3*3卷积调整通道数和增加上下文信息，最后经过4倍的双线性插值返回得到与原图大小的预测分割图。

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福建理工大学，其通讯地址为：350000 福建省福州市闽侯县上街镇学府南路69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”。

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