买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜深圳市锐明像素科技有限公司申请的专利基于深度学习的道路落石检测方法、装置及电子设备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：CN119251689B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411767944.1，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于深度学习的道路落石检测方法、装置及电子设备是由王鹏;徐垚凡;王鹏飞;游东旭;白雨桭;刘加美设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的道路落石检测方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于深度学习的道路落石检测方法、装置、电子设备及程序产品。该检测方法训练通过完成的落石检测模型实现，落石检测模型的骨干网络设置有SDF模块，用于融合基础卷积提取的图像信息和SPD卷积提取的细节信息，这使得落石检测模型不仅能够处理低分辨率或者包含小目标的图像，而且能够自适应融合多角度多层次的特征信息，缓解因图像视角变化导致的识别难题；在颈部网络中设置SLLGA模块，以实现全局特征和局部特征的自适应加权融合，以使得模型能够动态适应不同关注点，提高复杂场景下的落石检测效果；在骨干网络的最后一个尺度后设置GE‑SPP模块，可融合多尺度特征、全局背景特征和边缘特征，提高不同背景环境和不同尺度下落石检测的精度。

本发明授权基于深度学习的道路落石检测方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的道路落石检测方法，其特征在于，包括：基于预先训练完成的落石检测模型的骨干网络对待检测图像进行特征提取，得到图像特征；所述待检测图像包括道路落石；基于所述落石检测模型的颈部网络对所述图像特征进行融合，得到融合特征；基于所述落石检测模型的检测网络对所述融合特征进行检测，得到所述待检测图像中道路落石的检测结果；其中，所述骨干网络设置有SDF模块，所述SDF模块用于融合不同卷积子模块所提取的语义特征和细节特征；所述SDF模块包括基础卷积子模块和SPD卷积子模块；针对输入所述SDF模块的第一特征：将所述第一特征输入所述基础卷积子模块，以提取所述第一特征的语义特征；将所述第一特征输入所述SPD卷积子模块，以提取所述第一特征的细节特征；基于所述语义特征和所述细节特征进行特征融合，以得到所述第一特征对应的输出特征；所述基于所述语义特征和所述细节特征进行特征融合，以得到所述第一特征对应的输出特征，包括：对压缩通道后的所述语义特征和压缩通道后的所述细节特征进行拼接，得到第一拼接特征；对通道映射后的所述第一拼接特征执行归一化操作，得到所述语义特征的第一权重和所述细节特征的第二权重；基于所述第一权重和所述第二权重对所述语义特征和所述细节特征进行加权融合，得到第一融合特征；对所述第一融合特征进行通道扩展，得到所述第一特征对应的输出特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳市锐明像素科技有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区桃源街道长源社区学苑大道1001号B1栋2001；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。