恭喜河海大學常州校區王連濤獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜河海大學常州校區申請的專利一種基于模板自監督的路面箭頭識別方法及裝置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：CN113947763B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06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：202111220342.0，技術領域涉及：G06V20/58；該發明授權一種基于模板自監督的路面箭頭識別方法及裝置是由王連濤;王力民設計研發完成，并于2021-10-20向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于模板自監督的路面箭頭識別方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于模板自監督的路面箭頭識別方法及裝置，包括使用預先構建的包含編碼器和投影層的自監督模板對比學習模型在預先構建的擴充數據集上訓練，獲取訓練好的網絡，其中，擴充數據集為箭頭模板及其對應實例樣本的擴充數據集；使用所述訓練好的網絡識別箭頭圖像的類別；本發明僅利用模板而不需要任何的人工標注就可完成箭頭識別模型的訓練，通過模板的自動變換得到模擬各種視角的箭頭圖片，然后成對地輸入模型訓練一個能夠判斷實例與模板是否匹配的深度模型，即可用于箭頭的識別，自監督對比學習可以有效地避免人工標注的依賴，在不需要人工監督的情況下訓練完成可靠的識別模型。
本發明授權一種基于模板自監督的路面箭頭識別方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于模板自監督的路面箭頭識別方法，其特征在于，包括：使用預先構建的包含編碼器和投影層的自監督模板對比學習模型在預先構建的擴充數據集上訓練，獲取訓練好的網絡，其中，擴充數據集為箭頭模板及其對應實例樣本的擴充數據集；使用所述訓練好的網絡識別箭頭圖像的類別；所述自監督模板對比學習模型的具體網絡結構為：選擇任意一種具有特征提取能力的神經網絡作為編碼器提取特征，圖像經過編碼器計算得到特征向量: ；使用兩層全連接網絡作為投影層，將特征圖投影到用于對比損失的空間中，投影向量為特征向量在投影層的輸出: ；其中，表示ReLu激活函數；給定一對圖像，利用余弦相似度來定義其間的相似度： ；構建待優化的損失函數： ；其中是超參，解釋為溫度參數，能加強負對間的排斥效果，提高損失函數的優化能力，加快收斂速度。
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河海大學常州校區，其通訊地址為：213022 江蘇省南京市新北區晉陵北路200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”。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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