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龙图腾网获悉上海高德威智能交通系统有限公司申请的专利障碍物检测方法、系统、设备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：CN115965933B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202211671434.5，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权障碍物检测方法、系统、设备及存储介质是由雷翔宇;赵显设计研发完成，并于2022-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本障碍物检测方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种障碍物检测方法、系统、设备及存储介质，属于图像识别技术领域。该方法包括：提取目标图像的深层特征图；对所述深层特征图进行多任务学习，得到所述目标图像的深度图和语义分割图；基于所述深度图和所述语义分割图进行障碍物检测，确定所述目标图像中的障碍物。本申请旨在提升障碍物检测方法的通用性，解决现有障碍物检测方法无法检测标签类别外的障碍物，通用性较低的技术问题。

本发明授权障碍物检测方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种障碍物检测方法，其特征在于，所述障碍物检测方法包括以下步骤： 提取目标图像的深层特征图； 对所述深层特征图进行多任务学习，得到所述目标图像的深度图和语义分割图； 基于所述深度图和所述语义分割图进行障碍物检测，确定所述目标图像中的障碍物； 所述对所述深层特征图进行多任务学习，得到所述目标图像的深度图和语义分割图的步骤，包括： 将所述深层特征图作为多任务学习网络的第一层网络的输入，利用所述深层特征图分别进行深度任务的学习和语义分割任务的学习，生成深度特征图和语义分割特征图； 将所述深度特征图和所述语义分割特征图作为所述多任务学习网络的下一层网络的输入，对所述深度特征图和所述语义分割特征图进行特征融合，得到第一融合特征图和第二融合特征图； 利用所述第一融合特征图进行深度任务的学习，重新生成深度特征图； 利用所述第二融合特征图进行语义分割任务的学习，重新生成语义分割特征图； 返回执行步骤：将所述深度特征图和所述语义分割特征图作为所述多任务学习网络的下一层网络的输入，对所述深度特征图和所述语义分割特征图进行特征融合，得到第一融合特征图和第二融合特征图，直至得到所述多任务学习网络的最后一层网络输出的深度图和语义分割图； 对所述深度特征图和所述语义分割特征图进行特征融合，得到第一融合特征图和第二融合特征图的步骤，包括： 基于自注意力机制，对所述深度特征图和所述语义分割特征图进行类间特征加强，得到第一类间特征图和第二类间特征图，对所述深度特征图和所述语义分割特征图分别进行类内特征加强，得到第一类内特征图和第二类内特征图； 将所述第一类间特征图和所述第一类内特征图基于通道维度进行拼接，对拼接得到的特征图进行卷积处理，得到第一融合特征图； 将所述第二类间特征图和所述第二类内特征图基于通道维度进行拼接，对拼接得到的特征图进行卷积处理，得到第二融合特征图。

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