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龙图腾网恭喜罗伯特·博世有限公司申请的专利危险检测整合架构系统和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：CN113723170B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202110557511.3，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权危险检测整合架构系统和方法是由C·库尼亚;S·M·盖斯勒;R·K·萨佐达设计研发完成，并于2021-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本危险检测整合架构系统和方法在说明书摘要公布了：危险检测整合架构系统和方法。公开了一种系统和方法，其可以采用整合方法的集合，所述整合方法的集合包括用于危险检测的多个机器学习算法或统计算法。该系统和方法可以使用多个深度学习算法将图像、立体和环境信息组合，以准确地检测危险。该系统和方法可以将深度通道并入图像的红色、绿色和蓝色（RGB）通道，以创建四通道RGBD图像。该系统和方法还可以用深度通道的颜色图覆盖RGB图像。该系统和方法可以进一步将感兴趣区域（ROI）联接到图像的RGB通道。最后，该系统和方法可以并入用于可驾驶空间上的多任务学习事件的辅助语义分割解码器。

本发明授权危险检测整合架构系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种用于检测危险的方法，包括：接收具有红色通道、蓝色通道和绿色通道的立体图像，其中红色通道、蓝色通道和绿色通道产生3通道RGB图像；和接收深度图像；将所述深度图像联接到所述3通道RGB图像的红色、绿色和蓝色通道以产生4通道RGBD图像，并将所述4通道RGBD图像作为单个输入提供给神经网络的同一层，其中所述神经网络包括：第一多个层，其中所述第一多个层中的每个层包括：卷积层；批标准层；leakyReLU激活函数；和最大池化层；第二多个层，其中所述第二多个层中的每个层包括：卷积层；批标准层；和leakyReLU激活函数，其中所述第二多个层不包括最大池化层；第三多个层，其中所述第三多个层中的每个层包括：卷积层；批标准层；leakyReLU激活函数；和你仅看一次“YOLO”层；和一个或多个跳跃架构；使用所述神经网络确定所述立体图像中的一个或多个危险；将所述神经网络的输出与辅助语义分割解码器的输出联接起来，以迫使所述神经网络学习可驾驶空间的一个或多个特征，从而确定所述立体图像中的所述一个或多个危险；驾驶车辆穿过所述可驾驶空间，同时避开所述一个或多个危险。

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