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龍圖騰網獲悉衡陽師范學院申請的專利基于自監督雙重構建模的偽裝物體語義分割方法、裝置、設備及存儲介質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：CN120107584B 。

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：202510170522.4，技術領域涉及：G06V10/26；該發明授權基于自監督雙重構建模的偽裝物體語義分割方法、裝置、設備及存儲介質是由焦鉻;樂國文;陳紀友;李臣;王芳艷;吳蕓設計研發完成，并于2025-02-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于自監督雙重構建模的偽裝物體語義分割方法、裝置、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請提供一種基于自監督雙重構建模的偽裝物體語義分割方法、裝置、設備及存儲介質。涉及計算機視覺技術領域。該方法包括：圖像重建階段，輸入圖像中的像素被隨機掩碼，將掩碼后的圖像通過骨干網絡進行提取得到語義特征，使用邊界自適應感受模塊聚合語義特征以重構被掩碼像素；模型細化階段，隨機初始化邊界自適應感受模塊的權重，同時保留骨干網絡提取的語義特征，進行全監督訓練獲得初步分割結果；標簽重建階段，使用骨干網絡從噪聲標簽、部分標簽和完整標簽中提取語義特征以對所述初步分割結果進行特征提取，再使用距離自適應非對稱模塊進行重構得到最終分割結果。本申請可以實現精確的分割出偽裝物體。

本發明授權基于自監督雙重構建模的偽裝物體語義分割方法、裝置、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種基于自監督雙重構建模的偽裝物體語義分割方法，其特征在于，所述方法包括： 將圖像中的像素隨機掩碼得到掩碼圖像，將所述掩碼圖像通過骨干網絡進行提取得到第一多尺度語義特征，使用邊界自適應感受模塊聚合語義特征以重構被掩碼像素； 隨機初始化邊界自適應感受模塊的權重，同時保留骨干網絡提取的第一多尺度語義特征，進行全監督訓練獲得初步分割結果； 使用骨干網絡從噪聲標簽、部分標簽和完整標簽中提取第二多尺度語義特征以對所述初步分割結果進行特征提取，再使用距離自適應非對稱模塊進行重構得到最終分割結果； 所述骨干網絡包括Transformer骨干網絡或卷積骨干網絡；所述Transformer骨干網絡基于多層多頭自注意力機制和多層線性插值采樣實現特征建模的PVTv2骨干網絡；所述卷積骨干網絡基于多層分裂通道卷積和多層通道拼接與殘差連接實現特征建模的Res2Net骨干網絡； 所述邊界自適應感受模塊包括邊界自適應感受卷積和多分支通道聚合結構； 所述邊界自適應感受卷積包括自適應空洞卷積分支、邊界感受分支和注意力加權機制； 所述自適應空洞卷積分支包括依次連接的4個卷積核為3*3、空洞系數分別為1，3，5，7的空洞卷積； 所述邊界感受分支包括：依次連接的高斯、Sobel和拉普拉斯操作以及平均加權融合操作； 所述注意力加權機制包括依次連接的卷積、Relu激活函數、Softmax激活函數； 所述邊界自適應感受卷積的輸出結果通過將所述空洞卷積分支的輸出與注意加權機制的輸出進行元素乘法得到； 所述多分支通道聚合結構包括依次連接的通道Split操作、4個并行的邊界自適應感受卷積和4個并行的CBR操作，所述多分支通道聚合結構的輸出結果通過將4個CBR操作的輸出合并后送入一個CBR操作得到； 所述CBR操作包括：依次連接的卷積、歸一化和Relu激活函數； 所述距離自適應非對稱模塊包括距離自適應非對稱卷積和多分支通道聚合結構； 所述距離自適應非對稱卷積包括依次連接的非對稱卷積、深度卷積和并行的SEA注意力機制與空間像素距離注意力加權機制，所述距離自適應非對稱卷積的輸出結果通過將SEA注意力機制的輸出與空間像素距離注意力加權機制的輸出進行元素乘法得到。

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衡陽師范學院，其通訊地址為：421001 湖南省衡陽市雁峰區黃白路165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”。