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龙图腾网获悉中汽创智科技有限公司申请的专利多任务交通全景感知方法、装置和计算机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：CN116704199B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202310655356.8，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权多任务交通全景感知方法、装置和计算机设备是由韩成设计研发完成，并于2023-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本多任务交通全景感知方法、装置和计算机设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种多任务交通全景感知方法、装置和计算机设备。所述方法包括通过特征提取模型，对待处理图像进行共享特征提取，获取多层图像特征、多层语义特征和多层定位特征；通过目标检测模型，根据多层图像特征、多层语义特征和多层定位特征，确定目标行驶区域信息、目标车道线信息和目标物定位信息；基于目标物定位信息进行目标物的选取和追踪，并根据追踪结果，获取被选取的目标物的运动状态；根据目标行驶区域信息、目标车道线信息、目标物定位信息和目标物的运动状态，确定交通全景感知信息。采用本方法能够提升感知速度和扩展感知维度。

本发明授权多任务交通全景感知方法、装置和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种多任务交通全景感知方法，其特征在于，所述方法包括： 通过特征提取模型，对待处理图像进行共享特征提取，获取多层图像特征、多层语义特征和多层定位特征；所述多层图像特征为浅层特征信息，所述多层语义特征和所述多层定位特征为深层特征信息；所述特征提取模型包括：特征图提取网络、特征金字塔网络和路径聚合网络；所述特征图提取网络、特征金字塔网络和路径聚合网络均包括多通道融合层；所述特征图提取网络中包含多个依次连接的第一下采样层，所述特征金字塔网络包含多个依次连接的上采样层，所述路径聚合网络中包含多个依次连接的第二下采样层；且各所述上采样层在所述特征图提取网络中均有对应的所述第一下采样层，在所述路径聚合网络中均有对应的所述第二下采样层；所述特征图提取网络和所述特征金字塔网络中有至少一个所述第一下采样层和至少一个所述上采样层采用所述多通道融合层实现； 通过目标检测模型，根据所述多层图像特征、所述多层语义特征和所述多层定位特征，确定目标行驶区域信息、目标车道线信息和目标物定位信息；其中，所述目标检测模型包括区域分割网络、车道线检测网络和目标物检测网络，所述区域分割网络被配置为基于所述多层图像特征，检测所述目标行驶区域信息；所述车道线检测网络被配置为基于所述多层图像特征和所述多层语义特征，检测所述目标车道线信息；所述目标物检测网络被配置为基于所述多层定位特征，检测所述目标物定位信息；所述区域分割网络、车道线检测网络和目标物检测网络均包括所述多通道融合层； 所述车道线检测网络的多通道融合层用于对输入数据进行二分通道分割，获得第一二分通道数据和第二二分通道数据；对所述第二二分通道数据进行二分通道分割，获得第一四分通道数据和第二四分通道数据；对所述第二四分通道数据进行二分通道分割，获得第一八分通道数据和第二八分通道数据；将所述第一二分通道数据、所述第一四分通道数据、所述第一八分通道数据和所述第二八分通道数据进行特征聚合，得到所述车道线检测网络的多通道融合层的输出数据； 基于所述目标物定位信息进行目标物的选取和追踪，并根据追踪结果，获取被选取的所述目标物的运动状态； 根据所述目标行驶区域信息、所述目标车道线信息、所述目标物定位信息和所述目标物的运动状态，确定交通全景感知信息。

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