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龙图腾网恭喜河南大学申请的专利一种面向城市街景的高效轻量的实时语义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：CN117058383B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202311045821.2，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种面向城市街景的高效轻量的实时语义分割方法是由何欣;陈甲飞;于俊洋;王瑛琦;季会勤设计研发完成，并于2023-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向城市街景的高效轻量的实时语义分割方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉及实时语义分割技术领域，公开一种面向城市街景的高效轻量的实时语义分割方法，其中提出了一种高效的轻量级的非对称残差瓶颈模块，该模块结合了扩张卷积、深度可分离的非对称卷积以及通道混洗技术，减少了模型参数量，实现更快的推理速度，该残差瓶颈模块将局部信息和全局信息结合，提取不同感受野的丰富特征；该方法对不同分辨率的特征图进行特征融合，有效地提高了模型对不同特征表示的利用能力，进而提高模型的分割精度。本发明设计了一种更加轻量高效的城市街景图像实时语义分割方法，在不需要任何预训练模型和后处理技术的情况下，大大减少了参数量和模型的尺寸，可以在分割准确性和推理速度间达到更好的平衡。

本发明授权一种面向城市街景的高效轻量的实时语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种面向城市街景的高效轻量的实时语义分割方法，其特征在于，包括： 提取初始特征阶段：提取城市街景图像的初始特征，并使用scSE注意力机制对提取的初始特征进行处理； 下采样阶段：通过下采样模块将原始输入城市街景图像和使用scSE注意力机制处理后的输出结果之间按照通道维度来建立连接； 特征提取阶段：将下采样模块处理后的特征图作为输入，输送到两个特征提取模块中，第一特征提取模块和第二特征提取模块由不同个数的非对称残差瓶颈模块组成，所述的非对称残差瓶颈模块由扩张卷积、深度可分离的非对称卷积、因式分解卷积、轻量化通道注意力、通道混洗单元以及残差连接组成； 特征融合阶段：将来自两个不同分支的不同分辨率的特征进行融合，其中，第一特征提取模块的输出特征图与原始图像进行拼接后的特征作为特征融合阶段的第一分支输入，第二特征提取模块的输出特征图与原始图像进行拼接后、且经过上采样和标准卷积处理后的特征作为特征融合阶段的第二分支输入； 输出分割效果图：将特征融合后的特征图，经过双线性插值方法进行上采样，将输出结果恢复到原始输入城市街景图像的分辨率，进而对其进行预测，实现语义分割，最终输出分割效果图。

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