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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利基于无监督的金属螺栓视觉分割方法和系统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：CN115908417B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202310018767.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于无监督的金属螺栓视觉分割方法和系统是由洪欣;林杰设计研发完成，并于2023-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无监督的金属螺栓视觉分割方法和系统在说明书摘要公布了：本发明基于无监督的金属螺栓视觉分割方法和系统，对采集的金属螺栓图进行卷积神经网络特征提取，得到高抽象特征图和低抽象特征图；对前景特征矩阵、背景特征矩阵进行点乘操作，并进行逻辑回归运算，得到包含金属螺栓主体的概率分布矩阵，在每个二维空间位置上根据其对应类别概率分布进行加权求和计算，得到联合特征图；利用低抽象特征图与联合特征图进行互信息迭代计算，互信息趋于最大化，从而优化特征图的表征，得到精细化的金属螺栓主体分割结果；本发明在经过上述无监督的学习后，可以对进行螺栓主体提取的图片区分出反光区域和阴影区域，从而有效地解决阴影、反光的干扰而无需额外地进行人为标注。

本发明授权基于无监督的金属螺栓视觉分割方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于无监督的金属螺栓视觉分割方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤100，训练步骤 对采集的金属螺栓图进行卷积神经网络特征提取，得到高抽象特征图和低抽象特征图；所述卷积神经网络，包括两个子分支，其中一个用于提取高抽象特征，得到高抽象特征图；另一个用于提取低抽象特征，得到低抽象特征图；该高抽象特征图包括前景特征矩阵和背景特征矩阵； 对前景特征矩阵、背景特征矩阵进行点乘操作，并进行逻辑回归运算，得到包含金属螺栓主体的概率分布矩阵，在每个二维空间位置上根据其对应类别概率分布进行加权求和计算，得到联合特征图；所述概率分布矩阵是区域聚类的概率分布矩阵，根据图片中不同区域的语义相似性预先分成了若干个类别，包括代表螺栓主体区域的概率分布矩阵、代表包含金属反光区域的背景概率分布矩阵、代表阴影区域的背景概率分布矩阵，该概率分布矩阵中每一个像素位置分别代表类别及其对应的概率； 利用低抽象特征图与联合特征图的两个随机变量间相互依赖性的度量计算互信息量，进行互信息迭代计算；在迭代计算过程中，通过卷积神经网络的反向传播更新所获取的低抽象特征图，从而更新卷积神经网络的模型权重，通过联合特征图最大程度地利用全局信息来辅助无监督的迭代训练过程；当互信息量最大化时停止训练，得到训练完的模型； 步骤200，推理步骤 利用步骤100训练完的模型对采集的金属螺栓图进行卷积神经网络特征提取，得到高抽象特征图和低抽象特征图；将得到的高抽象特征图与低抽象特征图分别进行点乘操作，得到特征图乘积结果；将特征图乘积结果进行逻辑回归运算操作，得到区域聚类的概率分布矩阵；对区域聚类的概率分布矩阵进行概率变换，获得前景图片和背景图片，从而对输入的金属螺栓图进行螺栓主体提取，得到精细化的螺栓主体分割图并输出。

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