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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國(guó)第一汽車股份有限公司申請(qǐng)的專利目標(biāo)圖像的信息提取方法及裝置、車輛設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114792415B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210439678.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/58；該發(fā)明授權(quán)目標(biāo)圖像的信息提取方法及裝置、車輛設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)是由謝澤宇;羅逍;趙德芳;栗海兵;陳薪宇;鄭震;馬歡;王祎男設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-04-25向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本目標(biāo)圖像的信息提取方法及裝置、車輛設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種目標(biāo)圖像的信息提取方法及裝置、車輛設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)。其中，該方法包括：提取預(yù)先采集的目標(biāo)圖像的圖像梯度信息和每個(gè)像素塊的顏色信息；結(jié)合圖像梯度信息和每個(gè)像素塊的顏色信息，對(duì)相鄰像素塊進(jìn)行合并，并將合并后的像素塊進(jìn)行分割處理，得到多個(gè)分割像素塊；計(jì)算每個(gè)分割像素塊與聚類中心的空間距離信息和非空間距離信息；結(jié)合空間距離信息和非空間距離信息，迭代更新每個(gè)分割像素塊與聚類中心的隸屬度，并基于更新后的隸屬度，更新聚類中心；在迭代次數(shù)達(dá)到預(yù)設(shè)迭代閾值的情況下，輸出各個(gè)聚類中心所指示的圖像分類物體，得到物體掩膜圖。

本發(fā)明授權(quán)目標(biāo)圖像的信息提取方法及裝置、車輛設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種目標(biāo)圖像的信息提取方法，其特征在于，包括：提取預(yù)先采集的目標(biāo)圖像的圖像梯度信息和每個(gè)像素塊的顏色信息，其中，所述目標(biāo)圖像被分割為多個(gè)像素塊；結(jié)合所述圖像梯度信息和每個(gè)像素塊的顏色信息，對(duì)相鄰像素塊進(jìn)行合并，并將合并后的像素塊進(jìn)行分割處理，得到多個(gè)分割像素塊；計(jì)算每個(gè)所述分割像素塊與聚類中心的空間距離信息和非空間距離信息，包括：獲取所有所述分割像素塊與當(dāng)前聚類中心的非歐幾里得距離誤差均值的自適應(yīng)參數(shù)；結(jié)合高斯核函數(shù)的內(nèi)積參數(shù)，計(jì)算每個(gè)所述分割像素塊與所述聚類中心之間的高斯核距離值；結(jié)合所述自適應(yīng)參數(shù)與所述高斯核距離值，計(jì)算每個(gè)所述分割像素塊與所述聚類中心的非空間距離信息；結(jié)合所述空間距離信息和非空間距離信息，迭代更新每個(gè)分割像素塊與聚類中心的隸屬度，并基于更新后的所述隸屬度，更新所述聚類中心；在迭代次數(shù)達(dá)到預(yù)設(shè)迭代閾值的情況下，輸出各個(gè)聚類中心所指示的圖像分類物體，得到物體掩膜圖。

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