四维图新的这项新发明专利专注于改进图像处理和深度学习领域中的关键技术——膨胀卷积处理方法。膨胀卷积（也称为空洞卷积）是一种在计算机视觉任务中常用的技巧，特别是在需要捕捉不同尺度特征的场景下，例如语义分割、物体检测等。这项专利通过一种创新的方法来优化膨胀卷积的执行过程，从而提升特征提取的效率和准确性。
具体来说，该专利提出的方法首先分析待处理图像中膨胀卷积的采样点与中心点之间的距离，然后依据这些距离对采样点进行分类。通过这种分类，原始的膨胀卷积被细分为多个子卷积，每个子卷积内部的采样点属于同一尺度范围。这样的处理确保了在利用子卷积进行特征提取时，能够专注于提取特定尺度的空间特征，提高了特征提取的针对性和纯净度。
这种方法的优势在于，它使得从图像中提取的多尺度特征更加精确，因为每个子卷积专门负责捕捉某一尺度范围内的特征，减少了不同尺度特征之间的混淆。这对于诸如自动驾驶场景下的语义分割任务尤为重要，因为它要求系统不仅能够识别物体，还要精确地界定物体的边界和类别，而高精度的语义分割能够直接提升自动驾驶系统的环境理解能力和决策准确性。
获得这项专利授权，标志着四维图新在自动驾驶技术和高清地图领域的技术积累进一步加深，有助于公司在自动驾驶解决方案中提供更为先进和可靠的图像处理与环境感知能力。