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龙图腾网获悉南京万星汇智能科技有限公司申请的专利一种面向复杂景区道路场景的自动驾驶障碍物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：CN120913178B 。

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：202511077229.X，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种面向复杂景区道路场景的自动驾驶障碍物识别方法是由杜欢;魏胤熙;王树祥;朱亚男设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向复杂景区道路场景的自动驾驶障碍物识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向复杂景区道路场景的自动驾驶障碍物识别方法，包括：采集景区道路原始图像；输入多尺度特征提取网络，生成多尺度特征图；将其输入多分支解码器，分别得到障碍物区域分割结果、障碍物位置边界框坐标以及障碍物类型分类概率；结合道路几何形态、气象与信号灯状态的周边环境信息，采用注意力机制对其进行特征加权，生成初始障碍物显著性图；根据预设的障碍物类型优先等级，检测并处理该图中空间重叠的识别结果，得到冲突消解后的障碍物识别结果；将其与道路路径分割图进行空间一致性校对，并基于时间序列平滑处理消除帧间跳变，最终输出识别结果。本发明有效解决了面向复杂景区道路场景的高精度、实时性障碍物识别问题。

本发明授权一种面向复杂景区道路场景的自动驾驶障碍物识别方法在权利要求书中公布了：1.一种面向复杂景区道路场景的自动驾驶障碍物识别方法，其特征在于，包括： 采集景区道路原始图像并执行噪声抑制、亮度均衡与对比度增强，获得统一分辨率的增强图像； 将所述增强图像输入多尺度特征提取网络，分别提取纹理特征、形状特征与语义特征，并经特征金字塔网络融合，生成多维度特征图； 将所述多维度特征图输入多分支解码器，分别得到障碍物区域分割结果、障碍物位置边界框坐标以及障碍物类型分类概率； 结合道路几何形态、气象与信号灯状态的周边环境信息，采用注意力机制对所述障碍物区域分割结果、障碍物位置边界框坐标以及障碍物类型分类概率进行特征加权，生成障碍物显著性特征图； 根据预设的障碍物类型优先等级，检测并处理所述障碍物显著性特征图中空间重叠的识别结果，保留高优先级目标，抑制低优先级目标，得到冲突消解后的障碍物识别结果； 将所述障碍物识别结果与道路路径分割图进行空间一致性校对，并基于时间序列平滑处理消除帧间跳变，最终输出包含障碍物类型、位置、分割掩码与置信度的识别结果； 得到所述障碍物显著性特征图，包括：提取景区道路的周边环境信息，包括道路几何结构信息、周边道路景观布局信息、信号条件信息和天气状况信息；构建多模态融合框架，将障碍物区域分割结果转换为空间显著性特征，将障碍物位置定位结果转换为位置显著性特征，将障碍物类型分类结果转换为语义显著性特征；利用注意力机制计算不同模态特征之间的相关性权重，根据地域路径上下文环境信息自适应调整各模态特征的权重融合；通过加权融合操作将空间显著性特征、位置显著性特征和语义显著性特征合并为统一的离散障碍物显著性特征图； 利用障碍物类型优先等级策略修正所述障碍物显著性特征图中的障碍物位置定位结果和障碍物类型分类结果，包括：对障碍物类型建立道路场景的障碍物类型优先等级，其中，将游客行人设置为第一优先级，将交通车辆设置为第二优先级，将园区维护设备设置为第三优先级，将固定景观设施设置为第四优先级；对障碍物显著性特征存在空间重叠的多个障碍物识别结果进行冲突检测，当检测到同一空间内出现多个不同类型的障碍物时，根据优先等级策略进行结果筛选；通过非极大值转录因子对第四优先级障碍物物的识别结果进行转录处理，保留第一优先级障碍物的位置定位结果和类型分类结果，得到冲突消解后的障碍物识别结果； 结合景区道路路径分割信息，对修正后的识别结果进行一致性校对，最终输出景区障碍物识别结果，包括：通过分割网络对景区道路进行道路路径区域分割，可通行道路区域、游客步行区域、绿化景观区域、建筑区域，生成道路路径分割图；将修改后的障碍物识别结果与所述道路路径分割图进行空间一致性验证，检查障碍物的识别位置是否与应出现的道路功能区域相匹配；对不符合空间一致性验证的识别结果进行校对；并基于时间序列平滑处理消除帧间跳变，最终输出包含障碍物类型标签、位置坐标、区域分割掩码和置信度评分的完整障碍物识别结果。

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