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龙图腾网获悉泰康保险集团股份有限公司申请的专利图像分割方法、装置、电子设备和可读介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113971677B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111237559.2，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权图像分割方法、装置、电子设备和可读介质是由喻庐军;韩森尧;于吉鹏;侯博严设计研发完成，并于2021-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像分割方法、装置、电子设备和可读介质在说明书摘要公布了：本公开提供一种图像分割方法、装置、电子设备和可读介质，其中，图像分割方法包括：对待分割图像进行分块处理，以得到分块图像；根据目标图像占分块图像的比例对所述分块图像进行分类标注；将分类标注后的分块图像输入至训练后的卷积神经网络，以得到分割图像；通过先验知识指导机器学习算法对所述卷积神经网络输出的图像进行边缘修正，以获得修正后的分割图像。通过本公开实施例，提高了获得分割图像的准确度、可靠性和图像处理速度。

本发明授权图像分割方法、装置、电子设备和可读介质在权利要求书中公布了：1.一种图像分割方法，其特征在于，包括： 将分类标注的分块图像的特征矩阵样本输入至卷积神经网络的全连接层，以得到所述卷积神经网络的全连接层输出的特征向量样本； 根据所述全连接层输出的特征向量样本的类间距离构建三元损失函数； 构建各个反卷积层的多层感知机，所述多层感知机包括依次连接的输入层、隐藏层和输出层，分块图像的特征向量样本输入至所述输入层，所述隐藏层用于完成对所述特征向量样本的深度提取，所述输出层用于执行对所述深度提取后的特征向量样本的分类； 对所述反卷积层输出的特征矩阵样本进行平铺操作，以得到二维向量样本； 将所述二维向量样本输入至所述多层感知机的输入层，所述多层感知机输出所述二维向量样本的分类结果； 通过交叉熵算法确定所述分类结果对应的分类损失函数； 对待分割图像进行分块处理，以得到分块图像； 根据目标图像占分块图像的比例对所述分块图像进行分类标注； 将分类标注后的分块图像输入至训练后的卷积神经网络，以得到分割图像； 通过先验知识指导机器学习算法对所述卷积神经网络输出的图像进行边缘修正，以获得修正后的分割图像， 所述卷积神经网络包括依次连接的特征提取层和反卷积层，所述特征提取层包括依次连接的一个初始卷积层、一个最大池化层和多个卷积层，所述特征提取层用于提取所述分块图像的特征向量，所述反卷积层用于对所述特征向量进行上采样处理，以得到所述分块图像的特征矩阵。

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