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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于隐式的集合预测实现鸟瞰图语义分割的方法及系统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：CN115965970B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202310051370.7，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权基于隐式的集合预测实现鸟瞰图语义分割的方法及系统是由江昆;杨殿阁;施以宁;周韬华;杨蒙蒙设计研发完成，并于2023-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于隐式的集合预测实现鸟瞰图语义分割的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于隐式的集合预测实现鸟瞰图语义分割的方法及系统，其包括：对高精度地图中标注数据进行预处理，将高精度地图的语义图层转化为标注的多边形图层；提取标注的多边形图层中的语义特征，对语义特征进行预测头分析，实现多视角相机的拼接和融合，以由隐式集合预测最终的多边形分割框；将图像平面与俯视图的视角进行转换，完成基于变换器的隐式预测。本发明能使网络同时感知动态物体和静态道路，降低感知网络计算量；可以在自动驾驶领域中应用。

本发明授权基于隐式的集合预测实现鸟瞰图语义分割的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于隐式的集合预测实现鸟瞰图语义分割的方法，其特征在于，包括： 对高精度地图中标注数据进行预处理，将高精度地图的语义图层转化为标注的多边形图层； 提取标注的多边形图层中的语义特征，对语义特征进行预测头分析，实现多视角相机的拼接和融合，以由隐式集合预测最终的多边形分割框； 将图像平面与俯视图的视角进行转换，完成基于变换器的隐式预测； 其中，对语义特征进行预测头分析是：通过预测头把前序网络得到的关于图像的特征回归为最终需要的物理量，并与真值标注进行比较后得到损失函数，并回传损失函数； 将图像平面与俯视图的视角进行转换，包括： 采用变换器进行视角转换中的隐式映射，变换器的输入是降维的特征图，输出是鸟瞰图中多边形的中心点信息； 以图像的特征图由批大小，高度，宽度，通道数压缩为批大小，高度乘宽度，通道数，输入变换器的编码器单元，加入基于三角函数的位置编码规则，解码器的输出为一个集合的多边形的中心点作为多边形的查询； 把俯视图的多边形相关的二维参考点根据相机的内参和外参逆投影到图像平面的相应位置上，找到其在原始图像中对应的位置与相邻的特征图； 采用双线性插值采样特征图的特征，把特征引入多边形的查询，采用多头注意力机制描述多边形的中心点与特征图相应位置的交互情况，进而使用这些特征映射部分对查询做逐变换器层的精修； 对于变换器的输出后修正的查询，引入两个多层感知机分支，分别输出类别信息和多边形的顶点信息，并采用拟合的固定多顶点多边形来拟合复杂的语义区域要素；预测集的多边形与真值集的多边形比较形成损失函数并回传梯度。

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