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龙图腾网获悉杭州脉尖智能科技有限公司申请的专利一种基于改进CondInst的砂石骨料图像的分割处理方法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：CN115861610B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202211461364.0，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于改进CondInst的砂石骨料图像的分割处理方法是由叶铱源;吴栋;刘兵;梁筱;陈海宁;苏彬彬;王苗苗设计研发完成，并于2022-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进CondInst的砂石骨料图像的分割处理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于改进CondInst的砂石骨料图像的分割处理方法。该方法为采集与标注砂石骨料图像，建立砂石骨料图像数据集；对所述砂石骨料图像数据集进行预处理，并划分训练集与测试集；搭建改进的CondInst实例分割模型；设置网络训练参数，利用改进的CondInst算法模型进行训练与测试；将相机新拍摄的砂石骨料图像输入训练完成的改进CondInst算法模型处理后得到砂石骨料图像分割结果。本发明的方法相较原模型利用长宽特征的融合以及边框回归损失函数的改进能够以较快的速度以及较高的精确度分割出砂石骨料图像。

本发明授权一种基于改进CondInst的砂石骨料图像的分割处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进CondInst的砂石骨料图像的分割处理方法，其特征在于，包括以下步骤： 1）采集与标注砂石骨料图像，建立砂石骨料图像数据集； 2）对所述砂石骨料图像数据集进行预处理，并划分训练集与测试集； 3）搭建改进的CondInst实例分割模型； 4）设置网络训练参数，利用改进的CondInst算法模型进行训练与测试； 5）将相机新拍摄的砂石骨料图像输入训练完成的改进CondInst算法模型处理后得到砂石骨料图像分割结果； 步骤3）中，改进CondInst算法模型包括主干网络、分割掩膜生成分支以及损失函数，所述主干网络的特征提取部分基于原CondInst算法模型的特征提取部分，主干网络的特征提取包括： 利用ResNet网络进行特征提取，其中，所述ResNet网络包含有五个阶段，相邻的两个阶段之间输出特征图尺寸缩小二分之一，利用ResNet网络得到输出特征图尺寸依次缩小的一个特征金字塔，取其后三个阶段的输出特征图进行进一步的特征融合，构成新的特征金字塔； 将新的特征金字塔的各层输入共享头部网络，各层通过共享卷积层后输入到不同的输出层，包含分类预测层、边框预测层、中心度预测层以及动态卷积参数生成层；其中，分类预测层、边框预测层以及中心度预测层不变，对动态卷积参数生成层做出修改； 分割掩膜生成分支，动态卷积参数生成层生成的参数矩阵通道数由169个修改为185个，改进后的CondInst算法模型利用特征金字塔的P3层来生成分割掩膜，还通过特征金字塔的P4层以及P5层来预测分割掩膜； 分割掩膜生成分支时，改进后的CondInst算法模型对P3、P4、P5三层融合特征图均进行操作，操作步骤包括： 利用卷积层缩小特征图的通道数以提取特征与减小计算量； 将其输出与主干网络所得的正样本的长宽特征以及相对位置特征在通道方向上相叠，形成掩膜分支的融合特征图； 将其输入利用主干网络生成的动态卷积参数形成的掩膜头部生成最后的分割掩膜，其中针对不同的实例使用对应的动态卷积参数。

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