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申请/专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日：2019-10-23
公开（公告）日：2024-05-28
公开（公告）号：CN112699713B
主分类号：G06V20/70
分类号：G06V20/70;G06V10/26;G06V10/44;G06V10/80;G06V10/52;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.05.28#授权;2021.05.11#实质审查的生效;2021.04.23#公开
摘要：本申请公开了一种语义线段的检测方法，通过获取待检测图像中的特征信息，并根据所述特征信息，直接获取待检测图像中的具有语义信息的语义线段的信息。相较于一般在检测图像中仅检测物体语义信息或像素语义信息的方式，由于语义线段信息是介于物体语义信息和像素语义信息之间的信息，其数量级相较于前两者更为适中，使用语义线段信息来构建地图，并将构建好的地图用于获取用户或用户关注对象的准确位置信息，可以大大提高获取用户或用户关注对象的准确位置信息时的获取效率。
主权项：1.一种语义线段信息的检测方法，其特征在于，包括：获取待检测图像；获取所述待检测图像的特征信息；根据所述特征信息，获取目标语义线段信息，包括：根据至少一个尺度的特征图像，获取融合特征图像；其中，所述目标语义线段信息是用于表示所述待检测图像中语义线段的信息，所述语义线段是具有语义信息的线段；其中，所述根据所述至少一个尺度的特征图像，获取融合特征图像，包括：获取多尺度特征融合卷积神经网络模型，其中，所述多尺度特征融合卷积神经网络模型用于对至少两个尺度的特征图像进行融合处理；将所述至少一个尺度的特征图像输入到所述多尺度特征融合卷积神经网络模型中，获取所述融合特征图像，包括：从所述至少一个尺度的特征图像中，获取至少两个尺度的特征图像；根据所述多尺度特征融合卷积神经网络模型，针对所述至少两个尺度的特征图像进行维度调整处理，使所述至少两个尺度的特征图像的维度一致；针对经过维度调整处理后的所述至少两个尺度的特征图像进行融合处理，获取所述融合特征图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 阿里巴巴集团控股有限公司 一种语义线段信息的检测方法及装置
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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