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龍圖騰網恭喜重慶大學申請的專利一種基于深度學習的前向車輛識別與距離檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115424237B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210979374.7，技術領域涉及：G06V20/58；該發明授權一種基于深度學習的前向車輛識別與距離檢測方法是由趙敏;孫棣華;龐思袁設計研發完成，并于2022-08-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的前向車輛識別與距離檢測方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于深度學習的前向車輛識別與距離檢測方法，包括以下步驟：獲取前向車輛識別與距離檢測所需的數據集，并對數據集進行預處理；搭建骨干網絡；搭建目標檢測子網絡；搭建深度估計子網絡；基于深度學習的前向車輛識別與距離檢測網絡的訓練；基于K?Means優化前向車輛距離檢測。本發明一種基于深度學習的前向車輛識別與距離檢測方法，從數據集、網絡結構設計、模型搭建、損失函數設計和目標測距特征點擬合五個方面來實現前向車輛識別與距離檢測，檢測更準確，定位性能更佳。

本發明授權一種基于深度學習的前向車輛識別與距離檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的前向車輛識別與距離檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：S1.獲取前向車輛識別與距離檢測所需的數據集，并對數據集進行預處理；S2.搭建骨干網絡；S2.1引入以VGG-16為骨干的多任務注意力網絡MTAN，并構建目標檢測任務和深度估計任務；S2.2引入大核注意力機制LKA，對步驟S2.1引入的MTAN注意力模塊中的1×1卷積層、BN層和ReLu激活函數進行替換；S2.3提取步驟S2.2替換后的注意力模塊對應共享網絡Conv4-3、Conv7進行軟注意力掩碼的輸出Conv4-3-1、Conv7-1、Conv4-3-2和Conv7-2，所述輸出Conv4-3-1、Conv7-1、Conv4-3-2和Conv7-2為后續任務的輸入；S2.4將Conv4-3-1、Conv4-3-2、Conv7-1和Conv7-2上采樣2倍后進行通道維度的拼接，得到特征圖ψ1、ψ2；S3.搭建目標檢測子網絡；S3.1將ψ1作為并聯多尺度感受野融合模塊的輸入，所述多尺度感受野融合模塊并聯有ASPP模塊，所述ASPP模塊的空洞率分別設置為1、6、12，之后提取通過ASPP模塊的特征圖φ1、φ2和φ3；S3.2以特征圖φ1、φ2、φ3為基準，對每個特征圖額外添加4組卷積，第一組卷積為步長為1的3×3卷積，后面3組卷積為步長為2的3×3卷積組成，提取添加卷積后的特征圖構建特征金字塔；S3.3從三個不同感受野尺度的金字塔中選取同分辨率大小的金字塔進行通道維度的拼接，然后引入SE模塊進行學習，將最終得到的特征金字塔作為目標檢測網絡的初檢網絡；S3.4在初檢網絡的基礎上，采用帶權重的可變形卷積處理各尺度的特征圖，從而提高檢測框的回歸精度；S4.搭建深度估計子網絡；S4.1將ψ2作為DORN深度估計任務的輸入；S4.2增加一個場景理解模塊，所述場景理解模塊包括全圖像編碼模塊、跨通道的信息壓縮模塊和空洞空間卷積池化金字塔模塊；S4.3利用序數回歸模塊將離散深度值化分為多類；S5.基于深度學習的前向車輛識別與距離檢測網絡的訓練；S6.基于K-Means優化前向車輛距離檢測。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人重慶大學，其通訊地址為：400044 重慶市沙坪壩區沙正街174號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。