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龙图腾网恭喜福州大学申请的专利基于空间金字塔池化的实时语义分割方法及系统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：CN114419316B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202111655311.8，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于空间金字塔池化的实时语义分割方法及系统是由柯逍;蒋培龙;曾淦雄设计研发完成，并于2021-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于空间金字塔池化的实时语义分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于空间金字塔池化的实时语义分割方法及系统，该方法包括以下步骤：步骤S1：获取城市街景数据集Cityscapes并进行预处理；步骤S2：对步骤S1得到的数据集进行离线数据增强以增加数据集的多样性；步骤S3：构建基于空间金字塔池化的实时语义分割网络LSPPNet；步骤S4：利用步骤S2得到的数据集对LSPPNet神经网络模型进行训练；步骤S5：将自动驾驶场景中采集到的图像进行预处理，然后输入到LSPPNet神经网络模型，得到图像语义分割结果。该方法及系统有利于提高图像语义分割的准确性和时效性。

本发明授权基于空间金字塔池化的实时语义分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于空间金字塔池化的实时语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取城市街景数据集Cityscapes并进行预处理；步骤S2：对步骤S1得到的数据集进行离线数据增强以增加数据集的多样性；步骤S3：构建基于空间金字塔池化的实时语义分割网络LSPPNet；步骤S4：利用步骤S2得到的数据集对LSPPNet神经网络模型进行训练；步骤S5：将自动驾驶场景中采集到的图像进行预处理，然后输入到LSPPNet神经网络模型，得到图像语义分割结果；所述步骤S2具体包括以下步骤：步骤S21：对步骤S1所得数据集中所有图片进行翻转变换，对应的标签图像相应发生改变，将进行翻转变换的图片加入新的数据集中；步骤S22：对步骤S1所得数据集中所有图片进行色彩抖动，对应的标签图像不发生改变，将进行颜色抖动的图片加入新的数据集中；步骤S23：对步骤S1所得数据集中所有图片进行平移变换，对应的标签图像相应发生改变，将进行平移变换的图片加入新的数据集中；步骤S24：对步骤S1所得数据集中所有图片进行对比度变换，对应的标签图像不发生改变，将进行对比度变换的图片加入新的数据集中；步骤S25：对步骤S1所得数据集中所有图片进行尺度变换，对应的标签图像相应发生改变，将进行尺度变换的图片加入新的数据集中；所述步骤S3具体包括以下步骤：步骤S31：采用ResNet-18作为LSPPNet的编码器，其中ResNet-18的瓶颈层对输入图像做4倍下采样，接着除了第一阶段外ResNet-18在接下来的三个阶段中都对图像进行2倍下采样；步骤S32：ResNet-18的第一到第三阶段中通过跳跃连接保存下采样阶段的表示，并引入深监督模块对编码器的第四阶段输出的表示进行监督，减少编码阶段空间信息的丢失；步骤S33：将编码器第四阶段的输出结果输入到轻量级金字塔池化模块LSPPM中，以得到具备丰富多尺度信息的表示；步骤S34：将步骤S33得到的表示输入到级联的上采样路径中，结合步骤32的密集连接，利用快速上采样模块FUM对表示进行共计3次的2倍上采样，最终得到融合语义信息和空间信息的表示；步骤S35：将步骤S34得到表示通过双线性插值算法进行8倍上采样，并通过一个1×1卷积输出预测结果。

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