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龙图腾网获悉广州小鹏自动驾驶科技有限公司申请的专利障碍物属性的确定方法、装置、终端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：CN113887338B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202111080064.3，技术领域涉及：G06V20/50；该发明授权障碍物属性的确定方法、装置、终端及存储介质是由梁康正设计研发完成，并于2021-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本障碍物属性的确定方法、装置、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种障碍物属性的确定方法、装置、终端及存储介质，属于图像处理技术领域。应用于终端，该方法包括：根据第一鱼眼图像，获取属性特征图像；对属性特征图像进行属性分类，获取每种障碍物属性对应的属性图；根据属性特征图像，获取属性向量；根据属性向量及每种障碍物属性对应的属性图，确定第一鱼眼图像中第一位置处障碍物的障碍物属性。本申请在对第一鱼眼图像获取属性特征图像后，基于属性特征图像获取每个属性的属性图以及表征全局分类下的属性向量，通过结合属性向量以及属性图，确定第一位置处障碍物的障碍物属性，基于两种分类结果得到障碍物属性，使得障碍物属性的获取更加准确。

本发明授权障碍物属性的确定方法、装置、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种障碍物属性的确定方法，其特征在于，所述方法由终端执行，所述方法包括： 根据第一鱼眼图像，获取属性特征图像，所述属性特征图像包括所述第一鱼眼图像中各个障碍物的属性特征； 对所述属性特征图像进行属性分类，获取每种障碍物属性对应的属性图，所述属性图包括所述第一鱼眼图像中的各个像素点对应的障碍物属性的置信度；所述障碍物属性包括静态障碍物、动态障碍物和悬空障碍物； 所述对所述属性特征图像进行属性分类，获取每种障碍物属性对应的属性图，包括：通过属性图获取模型基于所述属性特征图像进行属性分类，获取到N张属性图，每张属性图对应一种属性，且所述每张属性图中各个像素点包括所述像素点对应的障碍物属性的置信度，N为所述障碍物属性种类的总数；所述属性图获取模型是通过不同的样本属性特征图像进行训练得到的； 根据所述属性特征图像，获取属性向量，所述属性向量用于表征所述第一鱼眼图像中各个像素点在全局分类下对应的障碍物属性以及置信度；所述全局分类是指所述终端将所述属性特征图像输入至全连接层得到的全局特征后并基于该全局特征获取到的分类结果； 根据所述属性向量及所述每种障碍物属性对应的属性图，确定所述第一鱼眼图像中第一位置处障碍物的障碍物属性，所述第一位置是所述第一鱼眼图像中的任意一个障碍物包含的像素点位置。

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