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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利基于多尺度特征融合的图像语义分割方法、装置及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：CN120182612B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510669016.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于多尺度特征融合的图像语义分割方法、装置及介质是由杨刚;梁宇轩;戴丽珍;王嘉艺;杨辉;陆荣秀;徐芳萍设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度特征融合的图像语义分割方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于多尺度特征融合的图像语义分割方法、装置及介质，涉及图像处理技术领域，该方法包括获取待分割图像；将待分割图像输入至训练后的图像语义分割网络中，得出图像语义分割结果；图像语义分割网络采用改进的SegFormer网络，在编码器和解码器的桥接处引入多尺度特征融合模块；多尺度特征融合模块用于根据编码器输出的语义信息融合不同尺度特征，输出多个不同尺度的融合特征图；解码器用于对多个不同尺度的融合特征图进行特征融合，得出所述图像语义分割结果。本申请在图像语义分割网络中引入了多尺度特征融合模块，能够帮助分割网络更好地理解和处理不同尺度上的图像信息，从而提高分割结果的精度。

本发明授权基于多尺度特征融合的图像语义分割方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度特征融合的图像语义分割方法，其特征在于，包括： 获取待分割图像； 将所述待分割图像输入至训练后的图像语义分割网络中，得出图像语义分割结果；所述图像语义分割网络采用改进的SegForme网络；所述改进的SegForme网络中，在编码器和解码器的桥接处引入多尺度特征融合模块；多尺度特征融合模块用于根据编码器输出的语义信息融合不同尺度特征，输出多个不同尺度的融合特征图；所述解码器用于对多个不同尺度的融合特征图进行特征融合，得出所述图像语义分割结果； 所述多尺度特征融合模块包括：N个多尺度特征融合组；N为编码器的编码层的数量； 第n个多尺度特征融合组包括第一卷积单元、n-1个下采样单元、N-n个上采样单元、第一加法单元、金字塔分割注意机制单元；n=1，2，...，N； 第n个多尺度特征融合组的第一卷积单元的输入为第n个编码层的输出； 第n个多尺度特征融合组的n-1个下采样单元的输入分别为第1个编码层至第n-1个编码层的输出； 第n个多尺度特征融合组的N-n个上采样单元的输入分别为第n+1个编码层至第N个编码层的输出； 第n个多尺度特征融合组的第一加法单元的输入为第n个多尺度特征融合组的第一卷积单元、n-1个下采样单元、N-n个上采样单元的输出； 第n个多尺度特征融合组的金字塔分割注意机制单元的输入为第n个多尺度特征融合组的第一加法单元的输出； 第n个多尺度特征融合组的金字塔分割注意机制单元的输出分别为解码器的各解码层的输入； 所述改进的SegFormer网络还包括空间细节增强模块、乘法单元和第二加法单元；所述空间细节增强模块包括依次连接的卷积组合和空间注意力机制单元；卷积组合包括依次连接的多个第二卷积单元； 第一个第二卷积单元的输入为所述待分割图像；空间注意力机制单元的输出连接乘法单元的输入；乘法单元的输入还连接解码器的最后一个解码层的输出；第二加法单元的输入连接乘法单元的输出和解码器的最后一个解码层的输出；第二加法单元的输出为所述图像语义分割结果； 所述解码器包括依次连接的多个解码层；相邻两个解码层之间设有拼接层；各拼接层的输入还分别包括多尺度特征融合模块输出的多个融合特征图；所述解码层采用多层感知机。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华东交通大学，其通讯地址为：330013 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街808号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。