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龙图腾网获悉东风悦享科技有限公司申请的专利一种基于自动驾驶的轻型组合网络检测系统、方法及存储介质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：CN116543293B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310496931.4，技术领域涉及：G06V10/94；该发明授权一种基于自动驾驶的轻型组合网络检测系统、方法及存储介质是由熊迹;王科未;骆嫚设计研发完成，并于2023-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自动驾驶的轻型组合网络检测系统、方法及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于自动驾驶的轻型组合网络检测系统、方法及存储介质，所述系统包括：输入模块，用于实时获取图像数据信息；图像特征提取模块，与所述输入模块连接，包括Backbone网络单元和Mobileone网络单元，采用图像数据分流算法将实时获取的图像数据信息分拨给所述Backbone网络单元和所述Mobileone网络单元进行特征的提取；PANet模块，与所述图像特征提取模块连接，用于接收图像特征数据信息和进行图像特征融合；预测模块，与所述PANet模块连接。本发明不仅在功能型无人车存储条件和算力条件有限的情况下，能利用主干网络优化方法，降低原算法模型的模型大小，模型参数量，和相关的算力，而且不降低感知算法的技术指标。

本发明授权一种基于自动驾驶的轻型组合网络检测系统、方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于自动驾驶的轻型组合网络检测系统，其特征在于，所述系统包括：输入模块，用于实时获取图像数据信息； 图像特征提取模块，与所述输入模块连接，包括Backbone网络单元和Mobileone网络单元，采用图像数据分流算法将实时获取的图像数据信息分拨给所述Backbone网络单元和所述Mobileone网络单元进行特征的提取； PANet模块，与所述图像特征提取模块连接，用于接收图像特征数据信息和进行图像特征融合； 预测模块，与所述PANet模块连接，用于将融合后的图像特征进行分类和输出不同尺寸的特征图像数据信息； 所述图像数据分流算法包括： K1.将实时获取的图像数据信息转化为矩阵数据信息，输出离散化的图像矩阵数据信息； K2.将所述离散化的图像矩阵数据信息输入熵函数H， ， 其中，n为样本个数，xi为第i个离散化的图像矩阵，p为样本概率函数，输出图像矩阵对应的熵值数据信息； K3.基于所述图像矩阵对应的熵值数据信息，设置预设阈值，若所述图像矩阵对应的熵值数据信息大于预设阈值，则将与之对应的离散化的图像矩阵数据信息传输至所述Backbone网络单元进行特征提取，若所述图像矩阵对应的熵值数据信息小于预设阈值，则将与之对应的离散化图像矩阵数据信息传输至所述Mobileone网络单元进行特征提取； 在步骤K2中，所述样本概率函数p为， 。

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