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龍圖騰網(wǎng)獲悉西安建筑科技大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于編解碼結(jié)構(gòu)的區(qū)域注意力語義分割方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114943839B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05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：202210577112.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/26；該發(fā)明授權(quán)一種基于編解碼結(jié)構(gòu)的區(qū)域注意力語義分割方法及系統(tǒng)是由徐勝軍;詹博涵;韓九強(qiáng);劉光輝;孟月波;呂紅強(qiáng);鐘德星設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-05-25向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于編解碼結(jié)構(gòu)的區(qū)域注意力語義分割方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供的一種基于編解碼結(jié)構(gòu)的區(qū)域注意力語義分割方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：將獲取的待分割的圖像輸入至預(yù)構(gòu)建得到的基于編解碼結(jié)構(gòu)的區(qū)域注意力網(wǎng)絡(luò)模型中，得到分割圖；其中，所述預(yù)構(gòu)建得到的基于編解碼結(jié)構(gòu)的區(qū)域注意力網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)包括特征提取網(wǎng)絡(luò)、區(qū)域注意力模塊和多尺度跳接特征融合模塊；本發(fā)明方法不僅有效地解決遮擋物體誤分割問題，而且還可以提升待分割物體邊緣特征的準(zhǔn)確表達(dá)，從而提高了分割精度，實(shí)現(xiàn)對(duì)物體的精準(zhǔn)分割。

本發(fā)明授權(quán)一種基于編解碼結(jié)構(gòu)的區(qū)域注意力語義分割方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于編解碼結(jié)構(gòu)的區(qū)域注意力語義分割方法，其特征在于，包括以下步驟： 將獲取的待分割的圖像輸入至預(yù)構(gòu)建得到的基于編解碼結(jié)構(gòu)的區(qū)域注意力網(wǎng)絡(luò)模型中，得到分割圖；其中，所述預(yù)構(gòu)建得到的基于編解碼結(jié)構(gòu)的區(qū)域注意力網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)包括特征提取網(wǎng)絡(luò)、區(qū)域注意力模塊和多尺度跳接特征融合模塊，具體方法是： 利用特征提取網(wǎng)絡(luò)從待分割的圖像中提取圖像信息，全局分支通過區(qū)域注意力模塊粗分割出物體所在的大致區(qū)域，局部分支采用多尺度跳接特征融合策略，對(duì)圖像進(jìn)行細(xì)分割，最后，將全局和局部分支進(jìn)行融合得到最終的特征圖，對(duì)特征圖進(jìn)行上采樣得到分割圖。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人西安建筑科技大學(xué)，其通訊地址為：710055 陜西省西安市碑林區(qū)雁塔路13號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。