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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利基于像素域适应的红外舰船图像语义分割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：CN115496904B 。

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：202211170026.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于像素域适应的红外舰船图像语义分割方法是由张婷;高子航;刘兆英设计研发完成，并于2022-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于像素域适应的红外舰船图像语义分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于像素域适应的红外船舰图像语义分割方法，首先输入源域可见光船舰和目标域红外船舰的图像，传递到像素域适应网络以使源域和目标域船舰图像的外观和风格相似，生成相似性损失；其次将通过像素域适应得到的源域和目标域图像输入到分割网络以预测源域和目标域得到分割输出，由源域输出得到的源预测图像生成有监督的源域分割损失；接着将两个分割输出作为判别器的输入，生成对抗损失，再将对抗损失传递到像素域适应网络和分割网络；最后通过最小化相似性损失和分割损失，最大化对抗损失交替地训练网络。本发明的基于像素域适应的红外船舰图像语义分割方法有效提高了无监督域适应红外船舰图像的分割性能。

本发明授权基于像素域适应的红外舰船图像语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于像素域适应的红外舰船图像语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取源域可见光舰船数据集XS以及对应标签YS，获取目标域红外舰船数据集XT，将目标域数据集按照6:4的比例划分为训练集XT_train和测试集XT_test；所述源域可见光舰船数据集XS包含NS_train个样本，源域可见光舰船数据集对应标签YS包含NS_train个样本，训练集XT_train包含NT_train个样本，测试集XT_test包含NT_test个样本以及对应标签； 步骤2：构建基于生成对抗网络的像素域适应模型，其中生成器包含外观相似网络和分割网络两个子网络，外观相似网络是将生成的特征图分别与原图累加生成新的源域和目标域舰船图像，外观相似网络用于将源域可见光图像和目标域红外图像转换为两个域外观尽可能相似的图像；分割网络是一个以Resnet-101为主干网络的Deeplab-v2分割网络，分割网络接收转换后的源域和目标域图像，生成对应的分割图像；判别器包含3个并联的空洞卷积，判别器使用基本的卷积网络对生成的分割图像进行判别，判断其域类别，进而实现红外舰船分割； 步骤3：分别为新的生成器网络和判别器网络设计损失函数； 步骤4：交替地迭代训练生成器和判别器，利用“最大最小对抗”思想不断训练整个网络并保存网络的权重参数； 步骤5：加载步骤4训练好的权重参数，输入红外舰船测试数据集到新的生成器网络中生成分割图，在测试集XT_test上计算平均交并比。

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