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龙图腾网获悉湖州师范学院申请的专利道路异常物体检测方法、装置、设备及存储介质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：CN116778432B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202310640271.2，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权道路异常物体检测方法、装置、设备及存储介质是由慈文彦;轩家银;田璐;葛杨勋设计研发完成，并于2023-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本道路异常物体检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及物体检测技术领域，公开了一种道路异常物体检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：将待检测图像输入至预设异常检测模型中获得对应的异常预测图像，预设异常检测模型用于对输入图像进行图像预处理，并根据预处理后的输入图像确定异常物体特征；对异常预测图像进行超像素分割获得超像素分割图像；通过预设评分公式对超像素分割图像进行评分，获得异常评分图像；根据异常评分图像确定待检测图像中对应的道路异常物体。本发明通过预设异常检测模型对待检测图像进行图像预处理确定异常预测图像，再进行超像素分割并输出异常评分图来加强定位待检测图像中的道路异常物体，使差异检测更具有针对性，实现对道路异常物体的有效检测。

本发明授权道路异常物体检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种道路异常物体检测方法，其特征在于，所述道路异常物体检测方法包括： 将待检测图像输入至预设异常检测模型中，获得所述待检测图像对应的异常预测图像，所述预设异常检测模型用于对输入图像进行图像预处理，并根据预处理后的输入图像确定异常物体特征； 对所述异常预测图像进行超像素分割，获得所述异常预测图像对应的超像素分割图像； 对所述超像素分割图像中各个超像素区域进行异常评分，获得异常评分图像； 根据所述异常评分图像确定所述待检测图像中对应的道路异常物体； 其中，所述预设异常检测模型包括分割模块、合成模块、深度模块和差异模块；所述将待检测图像输入至预设异常检测模型中，获得所述待检测图像对应的异常预测图像，包括： 将待检测图像输入至所述分割模块中进行语义分割，获得所述待检测图像对应的语义图像和不确定性图像； 将待检测图像、所述语义图像和所述不确定性图像输入至所述合成模块进行图像处理，获得合成图像和异常图像； 所述深度模块包括原图网络分支、深度网络分支和上采样模块； 获取所述待检测图像对应的深度视差图，所述深度视差图反映图中物体的距离和形状； 将所述待检测图像输入至所述原图网络分支进行特征映射，获得所述待检测图像对应的原始特征映射图； 将所述深度视差图输入至所述深度网络分支进行特征映射，获得所述深度视差图对应的深度特征映射图； 通过上采样模块对所述原始特征映射图和所述深度特征映射图进行上采样，获得所述待检测图像对应的特征融合图像； 将所述待检测图像、所述合成图像、所述特征融合图像、所述语义图像、所述异常图像和所述不确定性图像输入至所述差异模块中进行异常预测，获得所述待检测图像对应的异常预测图像。

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