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龙图腾网恭喜首都师范大学;北京空悟科技信息技术有限公司申请的专利一种内容自适应的多层次道路标志检测及识别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：CN114267028B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202111582835.9，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种内容自适应的多层次道路标志检测及识别方法是由张振鑫;陈思耘;沈丹设计研发完成，并于2021-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种内容自适应的多层次道路标志检测及识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种内容自适应的多层次道路标志检测及识别方法，包括：针对道路设施及其附属的特征表达尺度差异性，运用顾及语义的多层次检测深度学习模块，在强度特征图像的基础上将不同类别的目标探测划分为多个任务，并将这些任务分解到不同层次的特征图上来分别完成，从而探测不同种类的道路设施及附属；所述顾及语义的多层次检测网络分为三个部分：第一部分是密集连接的特征整合模块；第二部分是顾及目标语义的分层预测模块；第三部分是预测目标包围框与地面真值之间偏移量的级联模块；本发明可以实现分层分类地对各种路面元素如道路标志线和井盖等道路附属设施进行准确高效的检测提取，对于生产高精度地图、自动驾驶等有着重要意义。

本发明授权一种内容自适应的多层次道路标志检测及识别方法在权利要求书中公布了：1.一种内容自适应的多层次道路标志检测及识别方法，其特征在于，包括：针对道路设施及其附属的特征表达尺度差异性，运用顾及语义的多层次检测深度学习模块，在强度特征图像的基础上将不同类别的目标探测划分为多个任务，并将这些任务分解到不同层次的特征图上来分别完成，从而探测不同种类的道路设施及附属；所述顾及语义的多层次检测网络分为三个部分：第一部分是密集连接的特征整合模块，是将骨干网络传播过程中的不同层次的特征图充分聚合，所述特征整合模块具体是在骨干网络的相邻层或同层次特征图之间进行纵向连接和横向连接，然后自上而下地卷积从浅层到深层的特征，并设计不相邻层的连接来融合不同分辨率的特征；第二部分是顾及目标语义的分层预测模块，是将目标探测任务分解到多层次特征图中完成，所述分层预测模块是在集合F{F1,F2,F3,F4}的特征图中分别进行不同道路要素种类的目标探测；所述分层预测模块按由易到难的原则，在由浅到深的F1、F2、F3、F4特征图上分别识别井盖、下水篦子、文字以及网状线；在不同层次的特征图上都有三个并行的子网络来完成进行目标探测任务，这三个子网络的任务分别是学习目标所属的类别、包围框以及倾斜角度；第三部分是预测初始探测框与地面真值之间偏移量的级联模块，学习初始检测框与真值的偏移量。

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