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龍圖騰網獲悉創新工場(北京)企業管理股份有限公司申請的專利基于深度學習的圖像分割處理方法及其系統、電子設備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：CN112102328B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：201910528368.8，技術領域涉及：G06T7/11；該發明授權基于深度學習的圖像分割處理方法及其系統、電子設備是由王立新;羅杰堅;張曉璐設計研發完成，并于2019-06-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習的圖像分割處理方法及其系統、電子設備在說明書摘要公布了：本發明提供的一種基于深度學習的圖像分割處理方法及其系統、電子設備，其可用于對將待處理圖像進行子圖切分后，利用包含目標對象的子圖訓練一子圖精細分割模型，重復訓練直至子圖精細分割模型達到預設分割指標后，對包含目標對象的子圖進行分割，可獲得與子圖對應的子圖掩碼，最后再基于子圖坐標進行子圖掩碼拼接，以獲得待處理圖像的分割結果。上述的基于深度學習的圖像分割處理方法通過子圖切割方式，從宏觀到微觀分析方式，在迭代式視野聚焦的過程中，可以實現遷移學習，降低網絡訓練時間，提高分割精度。本發明可廣泛適用于多目標對象具有多尺度和或原始圖像分辨率高但目標對象占比小的圖像分割處理中，特別適用于醫學影像的分割任務。

本發明授權基于深度學習的圖像分割處理方法及其系統、電子設備在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的圖像分割處理方法，其特征在于：其包括以下步驟： 步驟S1：提供具有至少一目標對象的待處理圖像，對待處理圖像進行子圖切分，以獲得包含目標對象的子圖及其子圖坐標； 步驟S2，獲取一子圖精細分割模型并初始化所述子圖精細分割模型中涉及的變量，所述子圖精細分割模型涉及的變量包括裁剪系數、分割指標系數、訓練次數、網絡參數的組合，其中，裁剪系數的大小反映裁剪所獲得的圖像的大小，分割指標系數表示為： 預測分割區域面積及真實分割區域面積分別表示為基于當前裁剪系數進行預測的分割區域面積及真實的分割區域面積，將所述包含目標對象的子圖作為訓練數據，每次訓練開始時，更新變量并使用裁剪版的圖像和掩碼訓練所述子圖精細分割模型，在訓練過程中，裁剪系數隨訓練次數增加而減小，裁剪版的圖像和掩碼的邊長隨著裁剪系數變化而縮短，重復訓練直至子圖精細分割模型達到預設分割指標后，對包含目標對象的子圖進行分割，得到該子圖對應的子圖掩碼，所述預設分割指標包括當次訓練的次數等于最大訓練次數或當次訓練的分割指標系數小于上一次訓練的分割指標系數；及 步驟S3，結合子圖坐標與子圖掩碼，進行子圖掩碼拼接，以獲得待處理圖像的分割結果。

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創新工場(北京)企業管理股份有限公司，其通訊地址為：100080 北京市海淀區海淀大街3號1幢1001-003室；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”。