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龍圖騰網獲悉北京科技大學申請的專利基于三分支協同訓練的圖像語義分割場景遷移方法、系統及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：CN119888242B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202510389749.8，技術領域涉及：G06V10/26；該發明授權基于三分支協同訓練的圖像語義分割場景遷移方法、系統及設備是由趙鑫;殷緒成;梁晨設計研發完成，并于2025-03-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于三分支協同訓練的圖像語義分割場景遷移方法、系統及設備在說明書摘要公布了：本發明屬于圖像分析及知識遷移領域，具體涉及了一種基于三分支協同訓練的圖像語義分割場景遷移方法、系統及設備，旨在解決現有的語義分割技術，在特征對齊和風格轉移精度不足以至于分割性能不足、魯棒性不足的問題。本發明包括：通過特征提取模塊分別進行源域圖片和目標域圖片的特征提取獲得源域像素級高維特征圖、目標域像素級高維特征圖及混合域像素級高維特征圖，并分別進行語義分割；基于語義分割結果分別計算源域損失、混合域損失、目標域損失和分割損失并計算加權損失，進而訓練調整特征提取模塊的參數；通過訓練好的特征提取模塊獲取實測圖像中各像素的語義類別。本發明模型訓練穩定性高、靈活性高，有效提升后續網絡分割性能和魯棒性。

本發明授權基于三分支協同訓練的圖像語義分割場景遷移方法、系統及設備在權利要求書中公布了：1.一種基于三分支協同訓練的圖像語義分割場景遷移方法，其特征在于，所述方法包括： 基于源域圖片和目標域圖片，通過特征提取模塊分別進行特征提取和特征對齊融合，獲得融合的源域像素級高維特征圖、目標域像素級高維特征圖及混合域像素級高維特征圖； 其中，所述特征提取模塊包括通過升維編碼進行特征提取的升維編碼器，執行分級特征解耦、分級特征對齊和分級特征融合的多級注意力單元及進行特征解碼的解碼器； 所述多級注意力單元，其每一級注意力單元分別包括一個注意力模塊和一個混合域-目標域對齊控制器，每一個所述注意力模塊分別包括源域特征模塊、目標域特征模塊和混合域特征模塊，所有源域特征模塊和對應的混合域-目標域對齊控制器構成所述多級注意力單元的源域分支，所有目標域特征模塊和對應的混合域-目標域對齊控制器構成所述多級注意力單元的目標域分支，所有混合域特征模塊和對應的混合域-目標域對齊控制器構成所述多級注意力單元的混合域分支； 通過語義分割模塊分別進行融合并解碼的各高維特征圖的語義分割，獲得語義分割結果； 根據所述語義分割結果分別計算源域損失、混合域損失、目標域損失和分割損失并計算加權損失，進而調整特征提取模塊的參數獲得訓練好的特征提取模塊； 通過訓練好的特征提取模塊獲取實測圖像中各像素的語義類別。

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