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龍圖騰網獲悉華東師范大學;華平信息技術股份有限公司申請的專利一種基于全尺度融合和流場注意力的圖像分割方法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：CN115588013B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202211220793.9，技術領域涉及：G06V10/26；該發明授權一種基于全尺度融合和流場注意力的圖像分割方法是由文穎;李凱;王雯;李占領設計研發完成，并于2022-10-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于全尺度融合和流場注意力的圖像分割方法在說明書摘要公布了：本發明揭示了一種基于全尺度融合和流場注意力的圖像分割方法，包括如下步驟：獲取圖像數據集，對數據圖像進行預處理；以U?Net為骨干網絡，構建圖像分割模型；將數據集中的訓練圖像輸入至圖像分割模型中進行訓練；通過選擇合適的參數和損失函數調整模型至最優效果并進行保存；將數據集中的驗證圖像輸入到訓練好的圖像分割模型中，得到分割預測結果。本發明通過結合特定功能的網絡結構以及對網絡結構的改進，提高了本方法對于不同分割任務的適應性以及圖像分割精度，另外，減小了各尺度特征間的語義差異，突出圖像的關鍵特征信息，使得網絡的性能與魯棒性均顯著提高。

本發明授權一種基于全尺度融合和流場注意力的圖像分割方法在權利要求書中公布了：1.一種基于全尺度融合和流場注意力的圖像分割方法，其特征在于，包括如下步驟： 獲取圖像數據集，對數據圖像進行預處理； 以U-Net為骨干網絡，構建圖像分割模型； 將數據集中的訓練圖像輸入至圖像分割模型中進行訓練； 通過選擇合適的參數和損失函數調整模型至最優效果并進行保存； 將數據集中的驗證圖像輸入到訓練好的圖像分割模型中，得到分割預測結果； 所述圖形分割模型包括依次連接的特征編碼器、全尺度特征融合模塊以及特征解碼器；所述特征編碼器包括依次連接的U-Net骨干網絡以及卷積MLP模塊； 所述U-Net骨干網絡用于獲取輸入圖像5層不同尺度的特征映射，所述卷積MLP模塊用于提取輸入圖像的全局特征信息并將其與底層特征映射級聯得到融合特征； 所述全尺度特征融合模塊沿著特征高度、寬度和通道維度進行特征融合，生成各支路融合特征，其中生成第層的融合特征公式為： 其中表示第層卷積操作用來調整特征映射的通道數，和分別表示卷積下采樣和卷積上采樣，表示通道疊加操作； 所述特征解碼器包括流場注意力模塊，所述解碼器將所述特征編碼器的輸出和全尺度特征融合模塊的輸出逐級輸入，輸出逐級精細的特征圖；流場注意力解碼模塊將輸入特征上采樣至的相同尺寸，兩者級聯后通過卷積運算得到特征流場來指導特征進行形變。

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華東師范大學;華平信息技術股份有限公司，其通訊地址為：200062 上海市普陀區中山北路3663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”。